「模型行为团队」共找到 9387 篇相关文章
斯坦福、英伟达和伯克利提出具身Test-Time Scaling Law
斯坦福、英伟达和伯克利团队提出具身Test - Time Scaling Law。研究发现推理时增加计算量可提升VLA模型性能，揭示动作误差与采样数量幂律关系，还探讨关键问题，给出方法，实验证明结合RoboMonkey能显著提升性能。
Meta提出Deep Think with Confidence：几乎啥都不用动，就能提升推理的准确性与效率
传统自一致性方法虽能提升推理准确率，但计算开销大、收益递减。Meta AI与UCSD团队提出Deep Think with Confidence（DeepConf），可在不增训练成本和不调超参数下，提升推理准确性与效率，本文对其全面解读。
为什么BF16的FlashAttention会把训练「炸掉」？清华首次给出机制解释，用极简改动稳住训练
社区里长期存在的FlashAttention+BF16训练GPT - 2时loss突然爆炸的问题，清华团队论文给出机制解释。指出是特定条件下数值偏置被放大所致，还给出极小修改稳定训练，且在多模型和硬件上验证有效。
印度裔 AI 负责人删掉 Karpathy 90%遗留代码，马斯克 Robotaxi 终上线！用户体验：不要小费，还可能倒给你钱
当地时间6月22日，特斯拉在奥斯汀启动Robotaxi试点服务。其AI团队核心成员是印度裔阿肖克和德国工程师米兰。技术上精简代码、扩展模型上下文长度，用户体验顺畅，但与马斯克此前设想设计有差异，国内也有多家企业开展此业务。
Meta出1亿美元，挖角OpenAI员工
CNBC消息，Meta曾试图以1亿美元签约奖金和高年薪挖OpenAI员工，但未成功。Meta CEO扎克伯格亲自为AI实验室组顶尖团队，此前还推迟旗舰模型发布，近期收购Scale AI部分股份并挖来多名人才。
2篇最新Anthropic论文，揭开LLM对齐新范式
Anthropic在5月连发两篇研究，揭示LLM对齐训练新范式。指出单纯模仿正确行为不足以保证安全，需在预训练与对齐微调间插入教原理阶段。研究围绕Claude模型展开，有多项关键发现，MSM方法效果显著。
对话心光：在技术与需求的十字路口，我们选择用AI温暖人心
本文是对心光创始人王禹效和徐璐的访谈。心光是笔记类AI陪伴产品，主界面简洁，功能丰富。团队回顾其发展历程，探讨技术与需求关系、模型选择、用户画像等，还谈及盈利模式、创业时机及未来计划。
DeepSeek倒逼vLLM升级！芯片内卷、MoE横扫千模，vLLM核心维护者独家回应：如何凭PyTorch坐稳推理“铁王座”
本文介绍了vLLM的发展，自开源后成科技公司首选推理引擎。因DeepSeek发布，团队转向其模型特性优化；还参与各芯片支持工作。vLLM靠PyTorch支持多硬件，同时拓展到多模态推理，面临竞争仍保持优势。
英伟达中国一把手造国产GPU，冲刺IPO了
摩尔线程完成上市辅导，冲刺IPO。其创始团队来自英伟达，创始人张建中深耕GPU近二十年。公司产品丰富，涵盖全功能GPU、大模型训推产品、专业和游戏显卡等。同时介绍了燧原和壁仞的上市情况。
推荐系统进入「双动力」时代！首篇LLM-RL协同推荐综述深度解析
强化学习是推荐系统主流建模范式，但传统 RL 推荐系统有诸多瓶颈。大语言模型崛起带来新机遇，LLM 与 RL 结合开启新范式。研究团队发布首篇相关综述，提出五大协同范式，总结评估体系，分析挑战与方向。