「多任务训练」共找到 6570 篇相关文章
Sand.ai重磅更新MagiAttention,正在定义分布式Attention性能新标杆
2025年4月,Sand.ai开源MagiAttention v1.0.0。如今发布v1.1.0,适配Blackwell新架构,构建原生Group Collective原语,经系统级协同优化,在多模型训练中得到实证,展现卓越性能。
GPT-5 最强大的,是编程
据报道,OpenAI的GPT - 5即将到来且早期反馈积极。它在编程领域表现突出,尤其在实际编程任务上有提升,不过其具体形式存疑,改进或多来自后训练阶段的强化学习。
通义实验室新研究:大模型自己「扮演」搜索引擎,提升推理能力无需搜索API
阿里通义实验室开源ZeroSearch,提供无需与真实搜索引擎交互的强化学习框架。它用模拟搜索环境和渐进式抗噪训练,让LLM自给自足,节省API成本,在多问答数据集表现优,为智能化检索提供新思路。
出自小米的模块化图像编辑改造:让 AI 学会「搭积木」
小米研究团队发布 Lego-Edit 图片编辑框架,将复杂编辑任务拆成工具集和调度系统,工具集模型各司其职,调度系统指挥操作。采用渐进式训练,性能优、扩展性好,体现协同智能优势。
强化学习没作用?人大DelTA精准识别关键token,推理正确率大幅上升
人大高瓴研究团队提出DelTA算法,不依赖经验为强化学习目标中每个token算最优权重。实验显示它适配主流强化框架,在多任务上提升base模型效果,还能让训练更稳定。
世界模型原生新一代范式!极佳视界斩获全球第一后,GigaBrain-0.5M*再进化
具身世界模型新一代原生范式登场,GigaBrain-0.5M*在多真实机器人任务中数小时零失误。它依托世界模型,创新引入人在回路机制,研发采用四阶段闭环训练流程,优势显著。
基于DINOv2和SAM2改进的U-Net模型
DSU-Net是基于DINOv2和SAM2改进的U-Net模型,通过多尺度跨模型特征协作和轻量级适配器模块,解决现有图像分割模型在特定下游任务表现不足问题,提升分割精度,降低训练成本。
Transformer已死?DeepMind正在押注另一条AGI路线
谷歌团队借鉴人类联想记忆,提出嵌套学习,解决AI「灾难性遗忘」问题。强调优化器与架构协同进化,构建联想记忆系统。HOPE架构在多任务表现出色,或开启AI从被动训练到主动进化大门。
LeCun团队开源首个代码世界模型:能生成代码还能自测自修!传统编程模型一夜成古典
Meta FAIR推出全球首个代码世界模型CWM,它能生成代码、理解语义,还‘懂得’代码执行,能模拟运行过程。在多个代码与推理任务表现出色,开源代码、训练细节等,不过目前仅支持Python。
AI 领域新动向!持续思考模型CTM横空出世:AI 向生物智能迈出重要一步
Sakana AI 推出新型 AI 模型 CTM,重新引入「时间」和「神经元动态」到 AI 计算核心。它有诸多创新,在迷宫探索、图像识别等任务表现出色,虽有训练慢等不足,但为 AI 向生物智能迈进提供新思路。