「三段式后训练」共找到 3743 篇相关文章
微软×UIUC:给每个学生造一个「数字分身」,AI教师终于有了陪练
微软和 UIUC 合作研究 StudentSim,基于真实学生数据训练个性化学生模拟器框架,解决了过去学生建模方法的问题。它经两阶段训练,在多领域实验中表现出色,还能为 AI 教师优化提供反馈。
90后量子计算团队「向量奇点」完成超亿元天使轮融资 | 5Y News
近日,北京量子信息科学研究院孵化的「向量奇点」完成超亿元天使轮融资,由 IDG 资本领投。资金用于研发第一代中性原子通用量子计算机。全球量子科技竞争升温,该团队由青年科研人员组成,未来将攻关核心技术。
无需训练,即插即用,2倍GPU端到端推理加速——视频扩散模型加速方法DraftAttention
高质量视频生成任务中,扩散模型成主流,但DiT模型注意力机制计算量大,成推理瓶颈。现有加速法效果不佳,为此美国东北大学等团队提出DraftAttention,可2倍加速推理且不损画质。
具身智能稀缺的数据,可能藏在这个游戏手柄里?
游戏录屏平台Medal掌握的玩家操作记录成机器人模型训练核心数据。其创始人皮姆创办General Intuition获高额融资,该公司用游戏录像预训练动作模型,但也面临数据多元性、任务表现及合作模式等问题。
深度访谈:阿里云X平头哥,模型推理提升13倍背后的秘密
这篇深度访谈聚焦阿里云与平头哥,探讨模型推理提升13倍背后的秘密。随着AI焦点转向推理,行业面临算力、成本、监管等矛盾。嘉宾分析推理范式现状与变化,探讨推理加速技术及优化策略,还谈及瓶颈、未来发展及竞争方向。
吴恩达新作:87%推理token用不着,丢掉反而快3倍
吴恩达新作Prefix Sliding指出,模型推理时丢弃中间已贬值token,只保留前缀+滑动窗口,无需训练可提速3倍,配合RL训练能将推理轨迹扩展到10万token以上。该方法为Agent场景提供新思路。
为什么大模型会产生幻觉?OpenAI最新研究终于搞清楚了
OpenAI发布研究论文剖析LLM幻觉根源,指出当前主流训练与评估体系是核心驱动因素之一。现行评估奖励猜测行为,幻觉起源于预训练的‘下一词预测’,论文还澄清五大误区,建议改革评估体系。
如何利用pytorch memory snapshot进行显存分析
文章聚焦于用pytorch memory snapshot分析模型训推显存消耗,不讨论工具使用,侧重解读记录内容。以混合精度训练为例,介绍各步骤显存管理细节,还给出单层、双层模型及zero1训练的显存分析。
Pulsar特性在AI场景中的使用
随着AI发展,架构从单体到分布式演进,消息中间件成关键。Pulsar以存算分离等特性价值凸显,在多模态训练、模型训练、智能体等AI场景有独特优势,如处理超大消息、实现断点续训等。
The Batch: 839 | 好莱坞加入 AI 版权之争
好莱坞电影公司加入对用其版权作品训练AI模型公司的抗争。迪士尼和环球起诉Midjourney,指控其未经授权用版权作品训练模型、分发含其角色图像,请求停侵权并索赔,版权法相关界定尚不明确。