「参数微调」共找到 930 篇相关文章
DeepSeek V3.1 Base突袭上线!击败Claude 4编程爆表,全网在蹲R2和V4
昨晚,DeepSeek官方悄然上线全新V3.1版本,上下文长度拓展到128k,参数685B,支持多种精度格式。其编程能力突出,在Aider测试中霸榜,性能超越Claude Opus 4,还有成本低等优势。
AI圈深夜大乱斗!OpenAI、谷歌、Anthropic发布新模型,集体翻车?
昨晚,OpenAI时隔六年再次开源`gpt-oss-120b`和`gpt-oss-20b`,Anthropic发布`Claude Opus 4.1`,Google发布Genie 3及写故事书功能。不过OpenAI新模型幻觉率高,Anthropic更新提升有限。
自我进化Agent综述:通往超级智能的进化之路
当前大型语言模型面对新知识、动态环境时存在固定参数瓶颈,自进化智能体研究应运而生。本论文作为该领域首部系统性综述,提出革命性框架,解析自进化智能体技术脉络与未来挑战。
强化学习也遇到了“天花板”?Andrej Karpathy构建了一个新算法
大神Karpathy肯定强化学习(RL)价值,指出其比监督微调更具扩展性,但存在渐进式学习低效、背离人类学习机制的局限。他提出“第二天性”新范式算法,还面临泛化等挑战。
微软开源新版Phi-4:推理效率暴涨10倍,笔记本可运行
今天凌晨微软官网开源Phi - 4家族最新版Phi - 4 - mini - flash - reasoning,它参数小性能强,适合边缘设备。采用自研SambaY架构,推理效率涨10倍,延迟降2 - 3倍,多场景测试表现优异。
原来Scaling Law还能被优化?Meta这招省token又提效
2017年《Attention Is All You Need》提出的Transformer是主流语言模型基础范式。Meta新论文提出旋转不变型三线性注意力机制,证明其表现能改变Scaling Law系数,还证实2 - simplicial Transformer在有限token预算下更优。
SFT+RL双管齐下:ReasonGen-R1如何破解文生图「指令不遵」难题?
上海科技大学等机构提出 ReasonGen-R1 框架,结合链式推理监督微调与强化学习,提升自回归图像生成模型推理和创作能力,已全面开源。介绍了其训练阶段、实验结果及推理链模式。
SGLang 推理引擎的技术要点与部署实践|AICon 北京站前瞻
SGLang 是开源推理引擎,截至 2025 年 6 月,GitHub 近 15K Stars,月均下载量超 10 万次,被多个行业巨头采纳。InfoQ 专访其核心开发者尹良升,他分享关键技术等内容,6 月 27 - 28 日他将在 AICon 演讲。
618想换电脑跑AI?先听我一句劝。
文章围绕618换电脑跑AI展开,分析了本地跑AI的情况,包括不同模型对算力和显存的要求,指出本地跑的好处是隐私安全、无限免费,还推荐了不同预算的笔记本,为想换电脑学AI的人提供参考。
ParScale:一种全新的大模型Scaling Law
文章提出并行扩展(ParScale)路线,在不增模型参数下,通过引入并行流提升性能。新扩展定律打破传统范式,两阶段后训练策略降成本,还适用于边缘设备,研究仍在进行。