「深度学习模型训练」共找到 8744 篇相关文章
扩展外部测试时Scaling Law，中关村学院新发现：轻量级验证器可解锁LLM推理最优选择
文章聚焦大语言模型‘测试时扩展’，指出内部方法接近瓶颈，外部方法的传统实现有缺陷。提出 TrajSelector 策略，用轻量级打分模型复用隐状态打分，训练无需手动标注，实验显示性能增长稳定。
一致性对标Nano Banana，国产Vidu Q1同时支持7张参考 | 实测
AI生图赛道竞争激烈，专注视频大模型的Vidu推出Q1参考生图模型，能同时支持7张参考图，主体一致性对标谷歌Nano Banana。实测玩法多样，有高可操作性，现已全球同步上线。
打破56年数学铁律！谷歌AlphaEvolve自我进化实现算法效率狂飙，堪比AlphaGo“神之一手”
谷歌DeepMind联合顶尖科学家打造「通用科学人工智能」AlphaEvolve，打破矩阵乘法领域56年效率基准，将4x4矩阵乘法标量乘法次数从49次降至48次，还在谷歌内部加速了运算、缩短训练时间。文中介绍其原理与技术。
注意力机制大变革？Bengio团队找到了一种超越Transformer的硬件对齐方案
Transformer虽改变世界但不完美，线性递归等新方法理论有优势，实际在GPU表现不佳。Bengio团队提出硬件对齐算法框架，用滑动窗口循环和B2P算法，实验显示有速度与质量双重突破。
CUDA再见了！寒武纪亮出软件全家桶
在AI时代，竞争转向软件生态等综合实力。寒武纪亮出软件全家桶，其基础软件平台Cambricon NeuWare日趋成熟。在训推解决方案上成果显著，各组件如驱动、编译器等也有诸多优化和功能，加速产业智能化转型。
MIT报告：花了300-400亿美元，95%的企业AI项目都失败了
MIT《2025年商业AI现状》报告显示，企业投300 - 400亿美元在GenAI，95%项目零回报。揭示企业AI工具糟糕的原因，指出影子AI经济现象，点明钱花错地方，还阐述成功企业做法及未来趋势。
独家｜清华团队组团创业，押注机器人端侧自进化，已完成首轮融资
过去一个多月，机器人学习风向生变。清华李健雄团队围绕机器人学习等研究多年后成立本溯智能创业。他们认为当下主流技术路线有问题，押注In - Context Learning，让机器人端侧自进化，降低部署成本。
本地部署Qwen 3.8 27B，要用什么配置
Qwen 3.8 27B是性能好、体积小的开源模型，个人也能本地部署。本地跑开源大模型，重点看容量和带宽两个指标，还介绍了Mac、RTX 5090、RTX PRO 6000三种部署方案及优缺点。
拿着做数学题的 PRM 来评判 Agent 调用工具，基本是行不通的！
目前评估体系多为结果导向，在工具调用上缺乏像样的PRM基准。Arizona State University和Intuit AI Research研究者推出ToolPRMBench，指出用做数学题的PRM评判Agent调用工具行不通，还介绍了其构建方法、训练范式和实验结果。
SGLang｜SGLang Diffusion
来自SGLang开源社区的Yichi介绍SGLang Diffusion，它是面向图像与视频生成的全开源扩散模型推理引擎。基于SGLang机制将能力迁移到扩散模型推理，能显著提速工作流，视频展示了多种功能。