「多属性跨参考训练」共找到 2331 篇相关文章
Qwen3技术报告首次全公开！“混合推理模型”是这样炼成的
本文首次公开Qwen3技术报告，介绍其模型架构、预训练及后训练过程、性能表现等技术细节。Qwen3整合两种模式，引入思考预算机制，降低轻量级模型计算资源，在多基准测试领先，多语言支持扩展至119种，所有模型开源。
GPT之父：只用上世纪数据训AI，它居然也会写Python？！
GPT之父Alec Radford团队训练出talkie - 1930 - 13b模型，其训练数据截止1931年。该模型能说新政立法、写Python代码。团队还对比其与现代模型，发现核心能力差距不大，且用老语料调教它成聊天助手时现风格问题。
小红书开源大模型dots.llm1，初次出手，小有惊艳！国外网友们又炸了……
小红书hi lab团队公布首个开源大模型dots.llm1，这是142B参数的MoE模型，仅14B激活参数就能与Qwen2.5 - 72B打平。它开源力度大，训练效率高，数据处理精细，训练稳定，获国外网友高度关注。
欲取代transformer的SSA(次平方稀疏注意力)解读
文章解读了欲取代Transformer的SSA（次平方稀疏注意力）算法。它支持12M tokens上下文，比fastAttention快52倍，训练和推理更快。SSA改变了注意力扩展特性，有计算和内存线性扩展等特性，经三阶段训练可可靠利用长上下文。
蚂蚁·安诊儿医疗大模型：正式开源并登顶权威医疗榜单
近日，蚂蚁集团联合浙江省卫生健康委开源自研的蚂蚁·安诊儿医疗大模型。它基于蚂蚁百灵大模型架构，经深度训练，是参数规模最大的开源医疗模型。该模型在多评测中表现出色，有三阶段训练流程，架构高效、推理快，已开源助力行业发展。
让推荐学会思考：用强化学习激活大模型的序列推理能力
文章指出推荐系统曾未紧密结合大模型能力，如今正靠近其训练范式。作者基于用户行为序列，用强化学习训练大模型理解序列关系，以预测用户下一个可能点击的资讯，并通过实验验证了该方法的可行性，还探讨了不同数据库中BM25算法的差异。
AI大模型开发核心技术栈：从框架到部署的全景解析
本文为开发者提供2025年AI大模型开发核心技术栈图谱，解析四大核心支柱技术。基础开发框架含深度学习与AI Agent框架；模型训练与微调有分布式训练、参数高效微调；推理优化含关键技术与主流框架；AI编程辅助工具分主流形态且有发展趋势。
R-HORIZON：长程推理时代来临，复旦NLP&美团LongCat重磅发布LRMs能力边界探测新范式
复旦大学与美团LongCat Team联合推出R - HORIZON，它是首个系统性评估与增强LRMs长链推理能力的方法与基准。提出Query Composition方法构建评测基准和训练数据，评测发现主流模型长链推理性能断崖式下降，还分析出三大瓶颈，训练后模型性能双重提升。
半年复盘，AI迎来预训练后的新瓶颈。
2025年上半年AI领域发展加速，编码和多模态能力提升。但模型在综合能力上遇到第二轮瓶颈，编码能力强时通用认知能力‘拉胯’，或与RL阶段使用编程数据有关，红杉新基准或推动模型均衡发展。
阿里、南开大学发布免训练，视频大模型创新压缩方法
视频模型序列化处理影响推理速度与扩展性，传统token压缩方法在视频理解中有问题。阿里通义实验室与南开联合发布LLaVA - Scissor，用SCC方法和两步时空压缩策略，实验显示其性能优于其他方法。