「大模型推理训练」共找到 8394 篇相关文章
用155万模拟视频给模型上课!GVE模型一次学会9种视频检索技能
当前视频检索研究陷入困境,现有模型难以应对复杂检索需求。香港科技大学(广州)联合阿里巴巴通义实验室推出通用视频嵌入模型GVE,其在零样本设置下超越14个主流模型,全链条创新为视频检索通用化奠定基础。
Token售卖已无溢价、大模型公司转型“系统商”?记忆张量 CTO 李志宇:智能体能力会拉开差距,长期记忆与状态管理成竞争核心
InfoQ 采访记忆张量 CTO 李志宇,他指出 Scaling up 经济效益下降,大模型公司正变系统公司,核心是长期记忆与状态管理能力。2026 年若模型无代际差,价格战或加剧。智能体是主赛道,但现有模型推理能力不足。
先别急着给OpenAI加冕!陶哲轩:这种「金牌」,含金量取决于「赛制」
OpenAI 官宣推理模型在 IMO 获金牌水平成绩,此前各模型表现不佳。数学家陶哲轩劝谨慎看待,认为无严格测试条件难比较 AI 与人类。网友看法不一,模型训练方法及 Alexander Wei 受关注。
英伟达Jim Fan:「世界建模」是新一代预训练范式
英伟达机器人主管Jim Fan判断,继“下一个词预测”后,世界建模将成新预训练范式,2026年大世界模型将为多模态AI奠基。他还讨论世界模型定义、应用,展望新推理形式,业内人士也各抒己见。
不改模型也能提升推理性能?ICLR投稿提出测试时扩展新范式OTV
ICLR 2026投稿论文提出单token验证(OTV),是测试时扩展新机制,让模型能边推理边判断正误。它基于并行思考思路,借助轻量内部验证器分析推理过程,实验显示其性能优于主流方法。
ICML 2026 | 将多教师冲突转化为动态约束,破解多模态大模型推理对齐难题
在多模态大模型发展中,多教师知识蒸馏成提升性能关键,但教师模型存在“概念漂移”问题。悉尼科技大学团队提出 APO 框架,将模型间“漂移”转化为动态负约束,解决多模态大模型多师蒸馏概念对齐难题,工作被 ICML 2026 接收。
不用千亿参数也能合成高质量数据!这个开源框架让小模型“组团逆袭”,7B性能直追72B
上海人工智能实验室与中国人民大学提出GRA框架,以“多人协作”理念让小模型分工生成高质量训练数据。实验显示其生成数据质量高,项目已开源。它打破对大模型蒸馏依赖,展现“集体智能”潜力。
李飞飞首个多模态世界模型 Atlas 正式发布:从零开始预训练,几张图就能构建世界
李飞飞创办的 World Labs 发布多模态世界模型 Atlas,可原生处理多类型数据,有世界生成、重建和模拟等能力。还介绍其研发历程、技术特点,以及 World Labs 收购、融资等情况。
「Next-Token」范式改变!刚刚,强化学习预训练来了
微软新研究提出「强化预训练(RPT)」新范式,将下一个 token 预测任务重新定义为推理任务,可利用海量文本数据进行通用强化学习。该方法有可扩展性、低风险等优点,实验显示其提升了语言建模能力。
蚂蚁开源 Ring-1T,成就推理、编程、通用智能三冠王
蚂蚁开源团队推出 Ring-1T 模型,它结合强化学习与多阶段推理机制,实现从‘模仿’到‘思考’的转变。该模型在多基准测试表现优异,其高性能得益于 IcePop、C3PO++、ASystem 三项关键技术。