「深度生成模型」共找到 8980 篇相关文章
推理即排序:ReasonRank反常识的2.7倍效率跃迁,新SOTA比快更快
论文提出新型排序模型ReasonRank,将深度推理能力融入排序流程,突破数据瓶颈,采用创新训练框架,效率比主流点对点排序模型快2.7倍,还介绍方法论、技术突破、实验验证等内容,指出局限与未来方向。
ICDE 2026 | 从匹配困境到推理突破:阿里REG4Rec 激活生成式推荐的个性化潜力
阿里国际智能技术团队提出生成式推荐模型 REG4Rec,从表征学习、训练目标和推理策略层面设计,提升推理能力与稳定性。离线实验表现优,已在 Lazada 部署,带来显著商业收益,成果被 ICDE 2026 接收。
256块NPU训成8B视频模型、超越Sora等一众闭源!抖音内容技术团队开源ContentV
近日,抖音内容技术团队开源ContentV,这是面向视频生成任务的高效训练方案。用256块NPU约4周训成8B参数模型,在多评估维度效果与主流方案相近,还探索了有限算力下训练路径,现推理代码与权重已开放。
华为盘古大模型:被芯片牵制的“千古”模型
华为盘古大模型团队员工自曝内幕,称其受芯片限制,早期算力有限、训练困难。还指出内部存在造假、套壳等问题,如135B V2套壳Qwen 1.5 110B,pangu pro moe 72B套壳qwen 2.5的14b等,导致人才流失。
无需标注和奖励模型!仅靠自信度RL,16个样本训练20步,效果飙升21%!
论文提出RLSC,让大语言模型用自身答案置信度作奖励信号,摆脱人类标注依赖。它以模型自信度内部信号替代多数投票外部信号,小成本提升模型数学能力,还让模型学会快推理,不过也存在安全隐忧。
32B 稠密模型推理能力超越 R1?中国秘密 AI 团队发布推理小模型 AM-Thinking-v1
2025年,国内神秘A - M - team在Hugging Face开源32B推理模型AM - Thinking - v1。它在多推理评测中击败DeepSeek - R1,与超大规模模型成绩相当。团队靠后训练方案挖掘32B模型潜力,探索小体量实现大能力路径。
默认联网搜索开启,DeepSeek、豆包、Kimi、百度文心一言、腾讯元宝、通义、智谱、天工等AI生成内容信息采集主要来自哪?
作者白杨SEO分享AI搜索优化,提到部分AI大模型默认开启联网搜索,利于做AISEO。还逐个分析DeepSeek、豆包等AI生成内容信息采集来源及占比,助于做好AI搜索优化。
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。
上下文记忆力媲美Genie3,且问世更早:港大和可灵提出场景一致的交互式视频世界模型
交互式长视频生成缺乏稳定场景记忆,制约下游应用落地。Google DeepMind的Genie 3有强场景一致性但未公开技术细节。港大和可灵提出的Context as Memory模型,上下文记忆力媲美Genie 3且投稿更早,还提升了计算效率。
一个提示攻破所有模型,OpenAI谷歌无一幸免!
HiddenLayer研究发现一种「策略傀儡」提示,将危险指令伪装成配置片段,配上角色扮演,能让ChatGPT等主流大模型开启「无限制模式」。此策略利用训练弱点,难修复且可扩展,厂商需智能监控。