「FP4训练」共找到 3405 篇相关文章
GPT-5 在 Lovable/Vibecode 中氛围编码，附 GLM-4.5 对比 （反向搜索引擎、吵架的俄罗斯方块）
文章展示GPT - 5在网页端、Lovable、Vibecode的测试案例，与GLM - 4.5对比。如GPT - 5在WebDev Arena创纪录，不同版本使用限制不同。还列举多个应用案例，指出GPT - 5有不足，GLM4.5全栈开发表现不错。
Agentic RL训练：它不是单一 RL 算 法，而是一整套环境建模、学习信号、异步数据流、策略优化和基础设施的协同系统
文章指出Agentic RL训练不是单一算法，而是协同系统。它与传统RL不同，有四个训练变化。理解它要围绕三个不变量，还从环境建模等八个方面阐述，强调其竞争在于环境、信号、分布与系统的协同闭环。
腾讯AngelSlim升级，首个集LLM、VLM及语音多模态为一体的投机采样训练框架，推理速度飙升1.8倍
随着大模型应用成本与延迟问题凸显，腾讯混元升级 AngelSlim 训练框架，将投机采样技术拓展至全模态场景。它以 Eagle3 架构让推理速度最高飙升 1.9 倍，还具全模态训练、面向部署等亮点，有开源代码。
10秒视频token超5万，O(n²)跑不动？用后训练线性化框架实现1.71倍加速，推理成本大降｜CVPR'2026
视频生成进入大规模时代，但计算成本高，自注意力复杂度O(n²)跑不动。研究团队提出LINVIDEO后训练框架，无需数据和重新预训练，实现视频扩散模型线性化替换，保持生成质量，加速推理并降低成本。
刚刚，DeepSeek全新多模态技术开源！
DeepSeek联合北大、清华开源多模态技术及论文，提出“视觉基元推理”框架，解决MLLM指代鸿沟问题。基于DeepSeek - V4 - Flash构建的模型，性能比肩GPT - 5.4等。论文还介绍架构、训练流程等。
从文心开源谈起，论大模型发展新生态
6月30日百度宣布开源ERNIE 4.5即文心4.5系列模型，实现预训练权重+推理代码完全开源。文心团队提出创新架构，增强多模态理解能力。今晚7:30，CSDN邀专家深度解读文心开源及行业趋势。
0.5B以小搏大拿下端侧模型新SOTA：4090可跑，长文本处理5倍常规加速丨清华&面壁开源
清华大学和面壁智能团队开源MiniCPM 4，有8B、0.5B两种参数规模，以22%训练开销达同级别最优。它在架构、推理、数据、训练多方面创新，性能领先，适用于综述生成、工具调用等场景。
Transformers v5 中的分词系统：更简洁、更清晰、更模块化
文章聚焦 Transformers v5 分词系统，介绍分词概念、流程、主流算法，对比 transformers 和 tokenizers 库。着重讲 v5 改进，如架构与词表分离，解决 v4 黑盒问题，还能从零训练专属分词器。
256块NPU训成8B视频模型、超越Sora等一众闭源！抖音内容技术团队开源ContentV
近日，抖音内容技术团队开源ContentV，这是面向视频生成任务的高效训练方案。用256块NPU约4周训成8B参数模型，在多评估维度效果与主流方案相近，还探索了有限算力下训练路径，现推理代码与权重已开放。
DeepSeek-R2尚未问世，微软小模型捡漏称王？6000样本炼出「数学作弊器」！
微软推出Phi-4推理模型系列，参数最多14B，能在本地高性能笔记本电脑上流畅运行。Phi-4-mini-reasoning在数学推理上性能超越DeepSeek-R1蒸馏模型，且参数规模更小。文章还介绍了模型特点、训练方法、性能表现及局限性等。