「大模型应用」共找到 10287 篇相关文章

推荐文章7

8种LLM架构设计大比拼:从 DeepSeek-V3 到 Kimi K2,究竟有啥不同

文章对比了8种LLM架构设计,如DeepSeek-V3、OLMo 2等。介绍各模型关键技术,像DeepSeek-V3的多头潜在注意力和混合专家架构,还分析不同设计对性能、效率的影响,助读者了解LLM架构差异。

CourseAI
算法论文8

刚刚,腾讯姚顺雨署名首篇论文发布,「下半场」先搞上下文学习

腾讯混元团队和复旦联合团队发布姚顺雨署名首篇论文《CL - bench》。论文证实模型在上下文利用上有能力短板,还构建了CL - bench评测基准,评估发现前沿模型在上下文学习上表现差,未来要让上下文学习走向现实。

机器之心
算法论文8

突破Pass@1瓶颈:一种让LLM自我博弈、永不枯竭的RL新范式,超越基线22.8%!

近年来,基于可验证奖励的强化学习(RLVR)在提升大型语言模型(LLM)推理能力上有关键作用,但存在熵崩溃问题。论文提出SVS创新策略,让模型自我合成变分问题形成自我提升循环,实验效果惊人。

深度学习自然语言处理
算法论文8

博士学位答辩PPT分享 | 基于机器学习的复杂流场预测方法研究

左奎军博士论文聚焦基于机器学习的复杂流场预测,以多种对象构建智能流场预测网络架构,发展耦合求解方法,剖析核心要素影响,提出多个创新模型和策略,还分析了不同模型在流场预测中的表现与问题。

力学与人工智能
推荐文章8

必看!SEO、AEO、GEO、AAO是什么,如何做,实际应用举例,适合谁做及如何协作?

文章由白杨SEO撰写,介绍SEO、AEO、GEO、AAO概念、做法、应用及适用企业,强调它们是互补的搜索营销手段,还介绍了AI搜索优化GEO第二期训练营相关信息。

白杨SEO优化教程
推荐文章7

AI 基础知识从 0.6 到 0.7—— 彻底拆解深度神经网络训练的五大核心步骤

文章以 PyTorch 手写数字识别代码为引,深入剖析深度神经网络训练的五大核心步骤,涵盖前向传播、计算损失、反向传播、更新参数和循环训练,还介绍激活函数、Dropout 等概念及正则化、优化器等技术。

阿里云开发者
新闻资讯8

GPT-5来了!人人都能免费用,最强大模型只需最傻瓜式使用

全世界等了2年,GPT - 5正式发布,面向所有人免费开放。它在AIME 2025取得优异成绩,编程等方面全面提升,集成多模态和推理能力,还推出多种使用模式和API模型,不过也遭马斯克等质疑。

量子位
算法论文7

一招缓解LLM偏科!调整训练集组成,“秘方”在此 | 上交大&上海AI Lab等

上海交大和上海AI Lab联合团队提出IDEAL方法,可提升LLM综合性能。研究发现SFT阶段数据数量非关键,配比不当会加剧模型“偏科”。以Llama3.1 8B测试,IDEAL能提升代码能力,还指导了超参数选取。

量子位
算法论文8

加速近5倍!北大与字节团队提出BranchGRPO,用「树形分叉 + 剪枝」重塑扩散模型对齐

北京大学与字节团队提出 BranchGRPO 新型树形强化学习方法,通过在扩散反演中引入分叉与剪枝,解决扩散/流匹配模型人类偏好对齐难题。该方法在图像与视频生成任务中表现优异,迭代时间最高近 5 倍加速。

机器之心
新闻资讯7

老黄玩Nano Banana上瘾,拉着哈萨比斯大夸特夸,“不会有人不喜欢吧?”

英伟达CEO黄仁勋公开宣称是Nano Banana的忠实粉丝,还向DeepMind CEO哈萨比斯大夸特夸。他也常用多种AI工具处理事务,提升效率。Nano Banana有新玩法,让Gemini走红,拉下ChatGPT下载量榜首。

量子位