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别问树模型了!死磕结构化数据,清华团队把大模型表格理解推到极限
AI 时代处理结构化数据成痛点,LLM 大模型难以满足生产要求。清华大学与稳准智能联合发布的 LimiX 系列模型,做到真正通用,在跑分和实际落地表现出色,其轻量级版本 LimiX - 2M 适合边缘设备和科研场景。
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。
正交化之外是什么?微软等提出ARO优化器:训练提速1/3,揭示矩阵优化新「蓝海」
微软研究院联合多校发布论文,提出新优化器 ARO。它将梯度旋转作为原则,能让大模型训练提速约 1/3,比 Muon 高效 10% - 15%,还能全模型优化,揭示了矩阵优化新方向。
Natura-1发布:从百万小时人类经验中学会零样本泛化与灵巧操作
本文报道北京具身智能公司自然意志发布全新Natura-1模型,该50B参数MoE模型基于百万小时人类第一视角经验预训练,可驱动20自由度灵巧手实现零样本泛化,完成各类复杂日常操作,攻克了机器人灵巧与通用难以兼得的难题。
刚刚,HiDream-O1-World首秀登顶,原生全模态UiT架构打造「可交互时代」
过去三年,AI 内容生成行业虽有技术迭代,但用户与模型交互仍单向。智象未来发布全球首款原生全模态交互式世界模型 HiDream - O1 - World,它基于 UiT 架构,在评测中表现出色,解决两大行业难题,应用前景广。
1.5B刷新数学代码SOTA!快手&清华精细化Token管理,LLM推理能力飙升
快手与清华团队用1.5B参数小模型在推理基准上超越同量级SOTA。其Archer方法通过精细化Token管理,对知识型和推理型Token差异化训练,让知识和推理同步更新且互不干扰,在数学和代码任务表现出色。
大模型也需要自我反思,上海AI Lab合成“错题本”让大模型数学成绩提升13.3%
上海AI Lab提出LEMMA方法,构建“错误 - 反思 - 修正”数据,让大模型从错误中学习。通过教师模型定向制造“学生会犯的错”构造数据,实验显示在Llama3 - 8B上数学解题准确率提升13.3%。
SRO赋能Qwen-2.5-VL推理性能飙升16.8%
文本领域推理模型成就大,但多模态大型语言模型推理能力扩展遇阻,如冷启动初始化不足等。提出SRO三阶段训练框架,经测试,ReVisual - R1平均性能提升16.8%。
AI真有希望考清北了!豆包1.6多模态推理发威,闯关数理化带图大题
火山引擎原动力大会发布豆包大模型1.6,它是国内首款多模态SOTA模型,支持256k上下文长度。实测中它解答高考数理化带图大题表现出色,还具备图像识别、视频理解、GUI操作等能力。此外,火山引擎还推出系列工具和平台助力企业。
Anthropic CEO:模型可在一亿上下文窗口中学习,且不改变权重,未来AI将每月10万美元
Anthropic CEO Dario Amodei预测几年内将出现月费10万美元、支持1亿词上下文窗口的AI模型。Google Research论文揭示LLM能在不改变权重下,通过「临时便签」机制学习,还介绍了其原理与实验验证。