「人类基因组规模筛选」共找到 539 篇相关文章
Qwen3 变身扩散语言模型？不从零训练也能跑，30B参数创纪录
扩散语言模型（DLM）潜力大但训练难，Radical Numerics团队改造Qwen3-30BA3B，推出30B参数的开源扩散语言模型RND1-Base。该研究系统性研究A2D转换关键因素，成果超现有部分模型，还提出简单方法及训练策略。
深度讨论 Online Learning ：99 条思考读懂 LLM 下一个核心范式｜Best Ideas
文章围绕Online Learning展开深度讨论，指出其或为LLM下一个核心范式。探讨了它是通往更高层次智能的关键路径，分析概念定义、非共识，还阐述做好它的方法，以及架构、算力和评估范式等问题。
海淀105款大模型背后：看这些AI玩家如何抢占内容生产制高点
在北京海淀文化沙龙上，大家探讨AI如何重塑内容生产。海淀有105款备案大模型，占全国五分之一。快手可灵月入超1亿，AI音乐大模型让创作大众化，投资人捕捉到AIGC创业潮，新的内容生产秩序正被改写。
最新研究揭示视觉模型与人脑的对齐机制
FAIR与巴黎高等师范学院通过训练自监督视觉Transformer模型（DINOv3），评估脑 - 模型相似性。发现模型大小、训练数据量和图像类型影响相似度，DINOv3学到的表征会逐步与人脑一致。
OpenAI史上最大失误：放走这位MIT学霸！美国AI「三朝元老」，现实韦小宝
AI时代算力竞赛正酣，Anthropic联合创始人Tom Brown称其规模超阿波罗与曼哈顿计划。他曾在OpenAI参与打造GPT - 3，后与团队决裂创立Anthropic，推出Claude并获市场认可，还分享了对年轻人的建议。
生成式推荐！推荐系统新范式还是新噱头？【文末抽现金红包】
文章探讨生成式推荐是新范式还是噱头。分析其与判别式推荐区别、效果收益来源，结合Meta GR、快手OneRec实例，指出其有提升但非万能，不同团队应按需选择，还提及可能带来架构革新。
Kimi K2官方技术报告出炉：采用384个专家，训练不靠刷题靠“用自己的话再讲一遍”
Kimi K2官方技术报告公开称霸全球开源模型的秘籍，介绍其训练过程及“秘密配方”，包括MuonClip优化器、大规模Agentic Tool Use数据合成等技术亮点，还提及后阿里通义Qwen3更新击败Kimi K2。
Agent RL和智能体自我进化的关键一步: TaskCraft实现复杂智能体任务的自动生成
当前智能体训练缺高质量任务数据，主流数据集依赖人工标注，规模和复杂性受限。OPPO 研究院提出 TaskCraft 框架，能自动生成智能体任务，构建并开源含约 41,000 条任务的数据集，支撑智能体训练评估。
错过血亏！我从2598个模板中，挖出了这10个神级AI工作流，让效率飙升~
作者从n8n的2598个模版中筛选10个实用工作流模板，覆盖多种场景，均为今年新开发且免费。模板开发思路和节点用法巧妙，有借鉴意义，还能提升AI生成工作流质量，文末可自取文件。
单机H200最快DeepSeek V3和R1推理系统优化秘籍
作者从开源技术分享角度，盘点SGLang对单机规模推理的大量工程优化技巧，涉及FP8 Block GEMM演进、FusedMoE模块优化、Attention Backend优化等，助于提升DeepSeek V3/R1在单机H200上的推理性能。