「多步聚合训练」共找到 5661 篇相关文章
杨植麟回复:Kimi K2训练用的H800!但“只花了460万美元”嘛…
月之暗面团队回应Kimi K2 Thinking训练成本,透露用英伟达H800,GPU少但利用充分。该模型凭实力与低成本引迁移潮,还引发对闭源巨头估值反思。技术上有优化创新,团队还公开答疑。
首个开源实现100%可复现的稳定RL训练框架来了!2次结果完全重合
SGLang团队联合slime团队开源实现100%可复现的稳定RL训练框架。基于Qwen3 - 8B重复实验结果完美重合。SGLang在批次不变算子基础上实现确定性推理,性能有下降但有提升空间,还给出使用方法和未来规划。
NeurIPS 2025|指哪打哪,可控对抗样本生成器来了!
近日,清华大学和蚂蚁数科在NeurIPS上联合提出Dual - Flow新型对抗攻击生成框架。它能从海量图像数据学“通用扰动规律”,对多模型、多类别发起黑盒攻击,为AI安全带来挑战,已用于蚂蚁数科产品。
超越Claude 3.5和o1!8B模型靠「分层投票+测试时训练」逆袭
近日MIT研究者发现测试时训练在大模型应对复杂推理问题时,能分解任务提升回答准确率。8B的lemma3模型经此方法,在ARC和BBH数据集上性能显著提升,超Claude 3.5等。但该策略部署效率低。
微软开源Skill训练框架,让Agent白天干活,晚上自动复盘,Skill的自进化终于可监控了
微软开源SkillOpt v0.2.0,加入SkillOpt - Sleep让Agent可自我复盘。该文本空间优化框架能自动训练和优化skill,有透明化、质量控制等特点,适合重复、可评估任务场景。
AIAAJ | 西工大张巧、张伟伟等:多专家特征融合网络架构预测跨声速抖振气动噪声
为解决气动噪声数据中流动状态与空间位置分布不平衡导致的MLP预测精度不足问题,本研究提出多专家特征融合网络架构,以跨声速抖振气动噪声为算例评估,可降低MLP算法MSE,泛化性更好。
取消AI考核、零裁员!股价暴跌82%后,多邻国走出了一条反硅谷之路
多邻国曾是AI转型标杆,后股价暴跌82%。其联合创始人兼CEO Luis von Ahn在访谈中称未裁员,还分享公司用AI情况,如取消AI考核、员工用AI做课程等,也谈到了AI局限和各职业前景。
Figure抛弃10万行C++代码!用1000小时人类数据训练神经网络,实现全身控制基础模型
美国机器人公司Figure推出具身大脑Helix 02及家务demo。其搭载的Figure 03在厨房自主完成复杂任务,且实现端到端全身控制。新引入的System 0基于人类数据训练,替代大量手写代码,还展示多种灵巧操作。
AI“读书”合法了:美法院最新裁定,无需作者同意,已购书籍可用于训练AI
美国法院裁决允许Claude背后公司Anthropic,在未经作者许可下用合法购买的已出版书籍训练AI,参考“合理使用”原则,认为属“转化性使用”。此前也有类似AI版权诉讼案例。
Anthropic智能体大会:Agent也会精神分裂,我们发现了多Agent协作的本质解法。
Anthropic开发者大会聚焦Agent,分享多智能体实战经验。Omni的Blobby出现‘精神分裂’问题,根源是内外层Agent能力认知断裂,修复方案是将工具上提。Anthropic团队则通过协商签订协议解决角色定义不一致问题。