「模型训练难题」共找到 8611 篇相关文章
突破具身智能任务规划边界,刷新具身大脑多榜单SOTA,中兴EmbodiedBrain模型让具身大脑学会「复杂规划」
当前主流大语言模型在具身任务场景面临瓶颈,中兴星云大脑团队推出具身视觉 - 语言基础模型 EmbodiedBrain,构建全流程创新框架,在架构、数据训练、评估体系等方面有突破,还将开源成果推动生态发展。
一年磨一剑,今年最炸机器人Demo来了!1亿美元种子轮团队出手,单个模型解锁单手打蛋解魔方弹钢琴
Genesis AI发布机器人基础模型GENE - 26.5,让机器人可自主完成烹饪、实验室操作等复杂任务。该团队全栈自研,从硬件、数据、模型到训练评估都有独特方案,曾获1.05亿美元种子轮。
24B模型编程超DeepSeek全家桶,32G内存苹果电脑就能跑,专门针对真实GitHub Issue训练
Mistral发布最新开源编程模型Devstral,参数24B,能在单卡RTX4090甚至32G内存Mac上运行。它专为编程智能体推出,针对真实GitHub Issue训练,在SWE - Bench Verified测试中表现出色,还可与All Hands AI框架配合。
2025 年中丨大模型市场分析报告
这是《2025年中丨大模型市场分析报告》。指出基础大模型塑造计算未来,企业重心转向推理。Anthropic超OpenAI成市场头号玩家,开源模型采用趋缓,企业换模型重性能,AI支出从训练转向推理。
碾压DeepSeek V3!开源AI Agent专属模型,1万亿参数、工具使用能力超强
国内大模型平台月之暗面开源了模型Kimi - K2,这是混合专家模型,总参数1万亿。它针对AI Agent优化,工具使用能力强。测试显示其性能碾压DeepSeek V3等模型,训练流程还有独特技术创新。
英伟达&MIT等推出Long-RL,长视频训练速度翻倍
英伟达联合MIT等推出Long - RL,它是面向长序列推理和多模态强化学习的全栈训练框架,能提升RL训练数据长度上限,让训练速度翻倍。其核心MR - SP并行框架可降低训练耗时和显存,LongVILA - R1是其明星应用。
GTC 巅峰对话 Jeff Dean x Bill Dally:预训练范式已死、延迟瓶颈不在计算、谈透 AI 五年未来 | GTC 2026
GTC 2026上,NVIDIA首席科学家Bill Dally和Google Jeff Dean展开重磅对话。讨论了模型能力进步、低延迟推理架构、模型自主进化、数据与算力、训练与推理硬件差别等多方面内容,分享对未来AI的看法与见解。
视频世界模型跑长序列不「崩」了!用光流约束+历史记忆+多步训练,让动态场景稳如磐石
现有视频世界模型在长时间交互中易出现运动不合理与场景崩坏问题,核心原因是误差累积。MagicWorld提出面向长时稳定性的交互式建模框架,通过光流约束、历史缓存检索和多步聚合训练,有效缓解误差累积。
YOLO12改进引入DINOv3少样本目标检测精度飙升,分享训练自定义数据集代码
Meta 人工智能研究院的 DINOv3 是基于自监督学习的视觉大模型,解决诸多问题且无需微调,在多任务表现出色。将其引入 YOLO12 后,在不同规模数据集上检测性能显著提升,还分享训练自定义数据集代码。
告别大模型“失忆”!人大开源MemSifter:轻量代理先思考再回忆,搞定长时记忆
中国人民大学团队提出全新LLM记忆管理框架MemSifter,打破长时记忆管理‘精度不够’和‘成本太高’的困局。它将记忆检索‘外包’给轻量级代理模型,采用任务结果导向的RL训练范式,在8个基准测试中超越现有SOTA方案。