「多源混合训练」共找到 2313 篇相关文章
万亿思考模型新速度!蚂蚁开源Ring-2.5-1T:IMO金牌水平,强;混合线性架构,快!
蚂蚁集团发布全球首个开源混合线性架构万亿参数模型Ring - 2.5 - 1T,打破深度思考牺牲推理速度和显存的‘不可能三角’。还同期发布扩散语言模型LLaDA2.1和全模态大模型Ming - flash - omni - 2.0,想做成可复用底座。
从 AI Agent、RLHF 到 MoE 大规模训练:AMD 这场开发者日,把一线实战话题凑齐了 |Q推荐
AMD AI开发者日揭晓八大硬核GPU Workshop、技术专题及“作品说话”主题分论坛嘉宾与话题,覆盖AI Agent、RLHF、MoE大规模训练等前沿领域,还有多场实操分享。
李飞飞团队发布新一代世界模型Atlas:从零训练,一次性打通视频生成、 3D重建与机器人仿真
李飞飞创办的 World Labs 发布新一代世界模型 Atlas,称其为‘全球首个多模态世界模型’。它从零训练,能同时完成视频生成、3D 重建和时空模拟,已向少数伙伴开放测试,未来将成 Marble 底层模型。
OpenAI华人AI大牛集体跳槽Meta!清华北大浙大中科大校友各一位,多模态后训练、感知团队负责人全走了
扎克伯格从奥特曼手里挖走4名OpenAI华人顶尖AI人才,包括中科大、浙大、清华、北大校友各一位。OpenAI或提高薪酬留人,人才争夺战成本升高,这也是开源与闭源阵营的交锋。
给非技术人的大模型介绍:从零训练ChatGPT的全流程、天价成本及企业务实替代方案
文章介绍从零训练ChatGPT级别大模型的全流程、高昂成本,指出这对多数企业不现实。建议企业战略从构建转向应用,通过租用API或微调开源模型利用大模型,将专有数据视为核心资产。
清华孙茂松团队 × 深言科技:以解释作为训练信号,让 8B 模型在幻觉检测上反超闭源大模型
大语言模型幻觉问题待解,成本与算力需求攀升。清华孙茂松团队联合深言科技提出FaithLens模型,把幻觉检测提升为整体评估,以解释作为训练信号,8B模型在多任务上超闭源大模型。
全新预训练数据筛选方案,让数据效率提升10倍!配置仅需fastText评分器|港科大vivo出品
香港科技大学和vivo AI Lab提出轻量级高效数据选择方法PreSelect,已被ICML 2025接收。它只需训练部署基于fastText的评分器,减少10倍计算需求,在多数据集实验中效果显著优于其他方法。
刘鹏飞组提出Agent领域的少即是多:智能不在于数据堆砌,78个样本训练出超强Agent,128倍效率提升
刘鹏飞组论文《LIMI: Less is More for Agency》提出颠覆性观点,认为Agent智能培育关键在数据质而非量。LIMI用78个样本在AgencyBench得分超基线模型,实现128倍数据效率提升,为Agent开发提供新路径。
IEEE TAP|上海交通大学曹慧琳、南京大学任宇翔等:AI赋能电磁仿真:物理–数据混合驱动的PdEgatSCL模型实现高效建模
为实现电大尺寸目标快速精确建模,本文提出物理 - 数据混合驱动的PdEgatSCL方法,学习CFIE做端到端预测。用EGAT架构,编码格林函数等特征。测试显示它精度高、速度快、省内存,可加速电磁建模与逆向设计。
AI生成视频总不符合物理规律?匹兹堡大学团队新作PhyT2V:不重训练模型也能让物理真实度狂飙2.3倍!
匹兹堡大学团队提出 PhyT2V 框架,论文已被 CVPR 2025 接收。该框架不依赖重训练或大量外部数据,通过链式推理与迭代修正机制,增强主流 T2V 模型物理场景泛化与生成能力,应用前景广。