「分散损失」共找到 119 篇相关文章
谷歌的DeepSeek时刻：LLM推理加速被干到了8倍
谷歌TurboQuant论文介绍量化算法，能为大语言模型和向量搜索引擎大规模压缩。可将大语言模型KV缓存内存减至少6倍、加速达8倍且精度零损失，还介绍其工作原理及实验结果。
生成式推荐补上关键一环！语义ID首次实现可微分联合优化 | SIGIR'26
生成式推荐依赖语义ID，可现有语义ID常先学好再冻结，与推荐目标不一致。论文DIGER首次将可微分语义索引机制引入生成式推荐框架，让推荐损失参与语义ID学习，还设计策略解决训练问题，实验表现佳。
从马斯克并购 Cursor 说起：国内编程智能体的牌桌、裂缝与全链自主之路
文章从马斯克600亿美元收购Cursor切入，分析海外编程智能体“垂直整合”趋势，指出护城河在全链掌控。对比国内，玩家分散，面临版权、安全等风险。强调中国须走全链自主之路，各层发力，目标是经略全球。
甲小姐对话黄伟：一边“找死”，一边活下去 | 甲子光年
云知声创始人黄伟创业13年、筹备上市5年，其经历反映中国AI企业生存真相。他分享云知声上市波折、战略选择、应对竞争策略等，如在‘等死’与‘找死’间抉择，认为市场分散利于创业公司，AI 2.0竞争更激烈。
提出“AI虚拟细胞”的团队，现在要虚拟整块组织了
2024年12月，瑞士洛桑联邦理工学院夏洛特·邦纳团队提出“AI虚拟细胞”。一年多后，AIVC方向有进展，但虚拟组织层面工作少。近日团队推出VirTues基础模型，解决空间蛋白质组学数据分散问题，在多任务表现好，还用于三阴性乳腺癌预测。
汪军对话 Rich Sutton：大模型在一定程度上分散了我们对智能理解的注意力
在RL China 2025开幕式上，汪军与图灵奖得主Richard Sutton对话。Richard认为大模型缺乏目标和奖励，分散对智能理解的注意力。他强调RL核心是从经验学习，智能原则含梯度下降等，建议将目标解读为“奖励”。
GPT-4o图像生成的「核燃料」找到了！万字长文拆解潜在变量，网友：原来AI在另一个维度作画
上月，GPT - 4o图像生成功能爆火。Sander Dielman在博客中探讨生成模型利用潜在空间提高效率和质量，将潜在变量比作「数据精髓」，深入对比多种模型，还介绍训练方法、损失函数等，兼具理论深度与直观洞察。
ACM MM 2025 | 小红书AIGC团队提出风格迁移加速算法STD
小红书AIGC团队提出风格迁移加速算法STD。现有一致性模型在风格化任务有缺陷，文章提出从部分噪声状态出发的训练框架STD，设计轨迹状态库减轻计算负担，引入非对称对抗损失增强风格一致性，实验显示其效果优。
谷歌迎来“DeepSeek时刻”！TurboQuant引爆AI圈、全球开发者疯狂复现：6倍无损压缩，内存股集体暴跌
谷歌研究院发布 TurboQuant 压缩算法，能在提升速度、保持准确性的同时，降低大语言模型内存占用，可将键值缓存压缩至少 6 倍，速度最高提升 8 倍。该技术无需额外训练，精度零损失。目前虽未大规模部署，但已引发内存股下跌。
禁令之下，黄仁勋再用“阉割芯片”抢夺中国市场
美国芯片出口管制冲击英伟达，其在中国市场损失大、份额降。黄仁勋计划7月推‘阉割芯片’B20、B40/B30抢市场。不同客户有选择倾向，同时国产GPU有机会也面临难题，企业还尝试海外训练模型。