「训练 - 推理不匹配」共找到 3626 篇相关文章
华为+DeepSeek,推理性能创新高!技术报告也公布出来了
华为昇腾在部署超大规模MoE时推理性能创新高,全面超越英伟达Hopper架构。其采用‘以数学补物理’方式,还将全面开源。团队从多方面优化,在不同硬件上取得优异性能,本周还将举办技术披露周。
刚刚,AMD、OpenAI联合发布超强AI芯片,推理提升35倍
今天凌晨,AMD举办2025全球AI发展大会,与OpenAI联合发布Instinct MI400、Instinct MI350系列超强AI芯片。MI350推理性能提升35倍,MI400内存配置大幅提升。AMD还开源ROCm7平台,7大AI平台与其合作。
4B参数实现理解、推理、生成、编辑一体化!InternVL-U重磅开源
上海人工智能实验室联合多所高校开源多模态一体化模型 InternVL-U,仅 4B 参数,突破现有统一多模态模型瓶颈,在复杂场景超越 14B 级模型,已全面开源,提供推理代码等。
别再手写 Skill 了!微软最新研究:像神经网络一样训练 Skill
微软研究提出 SkillOpt 方法,把 Skill 文档当「权重」训练,在 52 个测试组合中全部最优或并列最优,平均提升 23.5 分,碾压人类手写。该方法跨模型、环境有效,已开源,使用方便。
EmbodiChain开源,用100%生成式数据自动训练具身智能模型
跨维智能开源EmbodiChain,它是通往GS - World的基石,重构具身智能学习范式。其以100%生成式仿真数据训练机器人,突破数据瓶颈,还对比了不同路线,测试显示其模型效果佳。
国内首次!8.9毫秒推理速度破纪录,1元打穿百万token
在2025人工智能计算大会上,浪潮信息发布元脑SD200和元脑HC1000两款AI服务器。前者让DeepSeek R1的Token生成速度达8.9毫秒,后者将推理成本降至1元/百万Token,解决了AI智能体速度与成本难题。
扩散LLM推理新范式:打破生成长度限制,实现动态自适应调节
随着扩散大语言模型成为热门,但其推理时存在预设固定长度的限制。香港中文大学 MMLab 等提出 DAEDAL,赋予模型根据问题自主调整回答长度的能力,在性能和计算效率上有提升。
华为推出软工代码智能体SWE-Lego,解锁SFT训练极致性能
华为研究团队推出仅基于监督微调(SFT)的软件工程代码智能体SWE-Lego,无需复杂RL流程,在SWE-bench Verified基准中表现出色,项目已开源。它有数据、训练和测试时扩展三大创新。
AI是否足够的中立?宾夕法尼亚大学发现AI训练数据中的隐形偏见
宾夕法尼亚州立大学和俄勒冈州立大学研究发现,普通用户难察觉AI训练数据中种族与情绪绑定的偏见,直到AI性能表现出明显偏见才会警觉。不同族裔对偏见感知有差异,黑人更易识别。
SOTA级视频编辑新方法:无需训练一句话编辑视频,背景保持100%
传统视频编辑工作流被AI重塑,但现有AI方法存在问题,多源于反演 - 编辑范式。西湖大学AGILab提出无需反演和训练的FlowDirector,开销低、支持广且能100%保持背景,还采用新策略优化。