「置信度指标」共找到 600 篇相关文章
LLM的下一战：从狂卷数据到精算数据
大模型竞争核心正从比拼数据规模转向数据使用效率和风险管理。文章分享2025两篇论文，介绍高效训练和机器遗忘两赛道，前者有数据价值飞轮5大模块，后者提出三时段分类法、三层次遗忘及评价指标全景。
更大，还能更快，更准！蚂蚁开源万亿参数语言模型Ling-1T，刷新多项SOTA
10月9日，蚂蚁开源万亿参数语言模型Ling-1T。它延续自研高效MoE架构，在编程、数学推理等多维度测试表现亮眼，还能兼顾精确与效率。此外，它在多场景实用性强，其创新设计提升了能效比与性能。
新鲜出炉！谷歌nano banana模型刷屏背后技术揭秘
谷歌Nano Banana模型刷屏，其项目负责人等揭秘技术。它有场景一致性、文本渲染等特性，团队用文本渲染能力作评估指标，还靠原生多模态、交错式生成等技术，结合用户反馈实现多方面进步，图像模型做PPT尚处起步。
ROLL：面向大规模语言模型的高效强化学习框架
本文介绍阿里推出的ROLL强化学习框架，专为LLM训练优化。它设计灵活，不同用户可用其满足业务、探索或线上指标需求。在多任务训练中性能出色，还采用创新机制提升效率，支持自定义操作，适合学术和业务场景。
一种基于滑动层合并的高效深度修剪大模型的方法
文章指出深度修剪可加快推理速度，但直接丢层会降低性能。为此提出滑动层合并法，根据相似度阈值融合连续层，简化结构且保持性能。实验显示该方法优于现有技术，还揭示了与宽度修剪结合的潜力。
扩散语言模型真的会比自回归好？理论分析结果可能恰恰相反
北京大学和蚂蚁集团研究表明，扩散语言模型虽理论上有并行生成优势，但实践中在某些任务推理成本更高。研究通过实验对比，分析了扩散与自回归模型在不同评估指标下的效率，指出选择模型要视任务需求。
Token纪元：从「马力」到「人天」再到「兆字元时」的认知革命
文章指出，AI时代需全新生产力计量单位“马斯”。字元是AI“语言燃料”，但缺乏统一计量体系。智能社会的容量、速度、价格是关键指标，当前AI算力网络停在2G时代，AI劳动力崛起将重构就业，Token或引发文明跃迁。
Wan3.0正式上线千问AI平台：稳定、真实、有质感
今天，视频生成模型Wan3.0正式上线千问AI平台。它在多维度全面升级，公测以来收到大量反馈，获创作者、企业用户等好评。在多领域经检验表现出色，还持续进化，部分API限时7折，已被多平台接入。
MSRA首测AI从零建仓库：能写、能跑，但不一定对丨ACL'26
微软亚洲研究院工作RepoGenesis被ACL 2026高分录用，它是面向多语言、仓库级、端到端Web微服务生成的基准。输入贴近实际，用多维度评测开源Agent和商业IDE，还拓展模型微调。但也有边界，未模拟真实复杂需求。
ICLR 2026 Oral | 西湖大学发布Real PDE Bench
复杂物理系统时空演化预测是核心问题，当前AI模型多在数值仿真数据上训练，难以评估其在真实数据上的表现。西湖大学等实验室提出RealPDEBench，含真实与仿真数据，设三类任务、九个评估指标和十个基线方法。