「异构对比微调」共找到 782 篇相关文章
西湖大学修宇亮:数字人重建,慢慢都会变成基础模型的微调任务 | GAIR 2025
12月13日,西湖大学修宇亮在GAIR 2025分享数字人重建进展。其团队成果UP2You将建模时间从4小时缩至1.5分钟;ETCH获更准确内部人体结构;Human3R可实时动态重建人物场景。他认为未来数字人重建将成基础模型微调任务。
Thinking Machines首款产品重大更新:K2 Thinking、Qwen3-VL都可以微调了
由前OpenAI CTO创办的Thinking Machines Lab推出的首款产品Tinker API有重大更新。取消候选名单面向所有用户,还可微调Kimi K2 Thinking,新增兼容OpenAI API接口,支持Qwen3 - VL视觉输入,降低模型训练门槛。
Thinking Machines新发现:Lora不是权宜之计,哪怕秩低到 1,也能匹敌全参数微调
Thinking Machines和John Schulman新研究刷新对LoRA的认知,实验显示正确使用时它能匹敌全量微调。团队系统研究训练集与参数关系,有层选择、学习率等关键发现,还给出实用建议,但LoRA在部分场景表现待验证。
KTransformers入选计算机系统顶会、与主流框架合作,趋境&清华让「异构」成为推理新范式
KTransformers由趋境科技与清华团队联合研发,是高性能异构推理框架。其论文入选SOSP 2025,还与SGLang合作。它有算子优化等创新,能让CPU与GPU协同,推动推理架构融合,已成广泛复用的底层框架。
太初元碁洪源:异构计算能力将成为未来AI算力基础设施的重要方向|AIGC2026
2026年AI产业进入高强度算力周期,Token成核心资源消耗单位。太初元碁洪源认为,AI算力需更好支撑应用,异构计算将成未来AI算力基建重要方向,太初元碁也在多方面探索实践。
告别微调时代:拖拽式LLMs实现12000倍加速适配,输入描述,秒级定制LLM,效果、速度全面超越
传统高效微调技术成大规模部署瓶颈,论文提出Drag-and-Drop LLMs (DnD),仅需输入目标任务未标注提示,即可秒级生成适配的LoRA权重,实现LLM秒级免训练适配,效率、性能和泛化性上均有突破。
OpenAI新模型gpt-oss-120b怎么样?三大场景实测首发(对比GLM-4.5-Air)
OpenAI发布新开源模型gpt-oss-120b,时隔6年再推开源权重语言模型,给LLM开源生态增添变数。作者实测它在三大场景的表现,并与GLM-4.5-Air对比,认为其距开源SOTA有距离。
【栏目对话和访谈】Sebastian 和 Nathan 在 Lex Fridman 播客深度解读 AI 现状:中美竞争、模型对比、规模定律、AGI 时间线
Sebastian 和 Nathan 在 Lex Fridman 播客中,用 4 小时深度解读 AI 现状,涵盖中美竞争、模型对比、规模定律、AGI 时间线等热门话题,还分享了入行建议、工作文化等多方面观点。
“通用大模型微调成为行业模型是伪命题”?医疗 AI 深度重构,传神语联创始人何恩培:孪生智能体能砍 70% 线下复诊工作
本文为《2025年度盘点与趋势洞察》系列内容,传神语联创始人何恩培认为通用大模型微调成行业模型是伪命题。他表示孪生智能体能砍70%线下复诊工作,还分享了医疗AI发展、中医和西医落地方向及突破方向等见解。
奖励模型预训练新范式POLAR:突破强化学习短板,有望打通RL链路扩展“最后一环”
强化学习中奖励模型设计与训练是瓶颈,上海人工智能实验室提出奖励建模新范式POLAR。它摆脱传统“绝对偏好”限制,契合强化微调框架,通过对比学习训练,实验证明其性能和泛化性佳,有望打通RL链路扩展最后一环。