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【万字长文】大模型训练推理和性能优化算法总结和实践
本文总结大模型落地的训练、推理和性能优化算法与实践,介绍语言模型发展,对比BERT、GPT等训练方式,分析生成式大模型问题,还阐述数据处理、推理优化及训练调优等内容,并给出不同场景技术选型建议。
西门子RXD大会揭秘:AI闯进工厂,胜负手不在算法|甲子光年
西门子于2026年3月23 - 24日召开RXD大会,探讨AI进入生产流程后的挑战与路径。大会指出工业AI落地需软硬协同,西门子依托制造积淀打通全栈技术,还强调开放协作及生态建设的重要性。
大模型推理学习新范式!ExGRPO框架:从盲目刷题到聪明复盘
上海人工智能实验室等团队提出经验管理和学习框架ExGRPO,能科学管理经验。与传统RLVR方法比,它在不同基准提升性能,尤其复杂推理任务,还揭示滚雪球效应,为模型推理训练提供新思路。
Thinking Machines曝LoRA终极指南:10倍学习率,媲美全参微调
Thinking Machines推出论文《LoRA Without Regret》,研究LoRA与FullFT达到相近表现的条件。通过实验发现,把握关键细节,LoRA可与FullFT性能相当,还探讨了关键因素、批大小效应等内容。
Nature重磅:AI和人脑的根本区别找到了,我们对“聪明”的理解可能全错了
2025年《自然·机器智能》研究指出AI和人类在‘泛化能力’上本质不同。人类泛化靠抽象,学习高效;AI泛化靠统计,学习笨重。未来AI与人应互补协作,而非谁取代谁。
函数向量对齐技术,让大模型持续学习不“失忆”丨ICLR 2025
中国科学技术大学等校团队破解大语言模型灾难性遗忘之谜,发现遗忘源于模型激活带偏差新功能,非覆盖旧功能。还设计FVG训练法,保留并对齐函数向量,保护模型能力。相关论文被ICLR2025接收,代码开源。
博士学位答辩PPT分享 | 基于机器学习的复杂流场预测方法研究
左奎军博士论文聚焦基于机器学习的复杂流场预测,以多种对象构建智能流场预测网络架构,发展耦合求解方法,剖析核心要素影响,提出多个创新模型和策略,还分析了不同模型在流场预测中的表现与问题。
3D生成告别「穿模」噩梦!VASTx清华将蒙皮权重Token化,统一生成骨骼与权重,GRPO微调形变平滑
3D模型生成容易,让它“动起来”难,传统AI蒙皮算法有局限。SkinTokens研究将蒙皮权重离散化,构建TokenRig框架,引入GRPO算法,提升了AI自动绑定精度和泛化能力,助力3D动画自动生产。
机器人高层指挥低层做,“坐标系转移接口”一次演示实现泛化学习 | ICML2025
美国东北大学和波士顿动力RAI提出HEP框架,首创“坐标系转移接口”,有极简高效分层结构、空间对称性自然泛化、创新型体素编码器等亮点。它基于分层策略和接口,提升机器人操作灵活性与泛化性,论文被ICML2025收录。
Kubernetes v1.36 发布:安全默认配置强化,AI 工作负载支持日趋成熟
Kubernetes发布1.36版本,代号Haru,含70项增强功能。聚焦安全加固、AI和机器学习负载及API扩展性。安全功能多达GA,AI负载适配需求,还引入新功能,同时移除部分旧功能,Ingress NGINX正式退役。