「大模型数据」共找到 10142 篇相关文章
拟合接近满分,外推却会跑偏:Meta 给缩放律加了一个指数
大模型训练前,团队常用 Chinchilla 缩放律估算模型规模和数据量,但它在模型和数据极不平衡的边界预测易跑偏。Meta FAIR 提出的 Skaling 只增加一个耦合指数,降低外推误差,还采用 L 形采样降低试算成本。
1/3预算跑平 GPT-5?上海AI Lab「路由魔法」成本直降63%性能反涨 7%!
当前大模型需解决性能与效率平衡问题,GPT - 5用测试时路由技术初步平衡。Avengers - Pro测试时路由框架集成不同LLMs,通过嵌入、聚类、评分操作,调整权衡参数α,能依查询特征选模型,性能和效率优于单一模型。
2025 的企业 AI 市场, Data &AI 占据主流视野
数据是 AI 模型学习和训练的基础,Data & AI 基础设施可打通数据与 AI 全链路。企业应用 AI 不应只关注算法和算力,还需重视私域数据。同时介绍了不同类型企业在 Data & AI 领域的特点及合作成本等内容。
Anthropic让AI先读员工手册再上岗:失控率从54%降到7%
Anthropic最新研究「模型规范中期训练」(MSM)显示,相同训练数据配不同行事原则,模型表现不同。MSM在预训练和对齐微调间加中间阶段,让模型读规范文档理解准则,在特定实验中,将Agent失控率从54%降到7%。
开启端侧长文本时代!面壁全新架构,让小钢炮最快提升220倍
2025智源大会上,面壁智能发布MiniCPM 4.0模型,实现行业首个系统级上下文稀疏语言模型创新。它在端侧推理任务上表现出色,降低缓存需求,提高运行效能,还进行多维度架构创新,是AI领域探索高效率语言模型的里程碑。
“当年在OpenAI像在疯人院!”Jev作者完整访谈:全人类陪AI聊天的价值,不如程序员一个for循环
本文整理了前OpenAI核心研究员、Jev模型创始人Diogo Almeida的完整访谈,Diogo批判当前行业all in聊天大模型的路径偏差,推出专为程序决策设计、不做聊天交互的Jev模型,提出全新RLCD技术范式,倡导AI作为软件底层基础设施赋能自动化生产力。
直播实时离线翻译
传统离线翻译模型有延迟问题,GitHub上NoLanguageLeftWaiting开源项目把Meta的NLLB模型改造成实时同传模型,能边听边译,支持200种语言互译,还在开发推测解码功能提升速度。
ChatGPT最强网络安全模型,逼谷歌紧急修漏洞!
OpenAI推出安全专用模型GPT-5.6-Cyber,用于处理信息安全任务。它战绩斐然,发现诸多内核漏洞。Daybreak计划为安全人员提供工具。该模型虽有不足,但展现出强大的网络安全能力。
余家辉交卷!Meta MSL连发图像/视频模型
Meta MSL由余家辉带队发布图像模型Muse Image,开启视频模型Muse Video预览。Muse Image表现出色,采用独特创作流程,能与Muse Spark联动,有多种实用功能;Muse Video待改进,将未来几月推出。
Kimi K2 Thinking,最强思考模型,附实测
Moonshot AI发布Kimi K2 Thinking模型,它能边思考边行动,是目前最强开源思考模型,多项指标超GPT - 5等闭源巨头。其具独特架构,有性能优势,还给出部署方式,实测表现佳。