「推理训练数据」共找到 5141 篇相关文章
密室逃脱成AI新考场,通关率不足50%,暴露空间推理短板丨清华ICCV25
清华大学团队受密室逃脱游戏启发,提出EscapeCraft:一个3D密室逃脱环境,用于评估多模态大模型在视觉环境中完成复杂任务推理的能力。该论文已入选ICCV 2025。研究评测了多个热门模型,发现它们在推理和探索行为方面存在诸多问题。
面向6G环境感知通信!西电开源3Dx3D无线电地图数据集与生成式基准框架
面向6G,西安电子科技大学等团队联合提出高分辨率多模态三维无线电图谱数据集UrbanRadio3D,构建三维无线电图生成框架RadioDiff-3D,弥补了当前主流RM构建方法与数据集的局限。
无问芯穹曾书霖谈 AI 2.0 时代的大模型推理:从模型到硬件的协同优化
本文整理自无问芯穹总经理曾书霖博士在 2025 年 QCon 全球软件开发大会演讲。他介绍软硬件协同优化提升智能系统能效成果,结合华为昇腾集群实践,探讨 AI 推理系统演进趋势,还从云、端维度分享大模型推理实践与挑战。
刚刚,OpenAI开源了两个大模型~
OpenAI开源基于GPT - OSS的安全推理模型GPT - OSS - Safeguard - 120B和GPT - OSS - Safeguard - 20B,用于安全用例。有安全推理训练、自带策略等亮点,适配不同显存,采用宽松许可证。
国内首套:港中文团队发布7模态人体动作数据集,揭开大模型理解能力短板
港中文邢国良教授团队博士生蒋思阳完成 CUHK-X 多模态人体动作数据集,成果被 ACM MobiSys 2026 接收。用其测试主流大模型,发现理解人类动作平均正确率仅四成。该数据集数据收集方法反常规,还开展了基准测试。
通过零开销逐层权重卸载技术将SGLang Diffusion wan2.2的推理速度加速60%
文章介绍在优化SGLang对Wan2.2视频生成模型支持时,发现双Transformer架构下第1步和第19步推理慢的问题。通过零开销逐层权重卸载技术,将整体推理速度提升60%,还突破显存墙,且该优化可扩展到其他模型。
仅需一个混频器的无线射频机器学习推理,登上Science Advances!
杜克大学和MIT教授团队提出广播模型并在射频上完成计算的分离式计算方案,在边缘端混频器模拟计算中完成推理,解决传统方案问题,还在测试平台验证,能耗低且能完成多项机器学习任务。
The Batch: 906 | AI 巨头分担维基百科的成本
维基百科成立25周年,维基媒体基金会与Amazon、Meta等多家AI公司达成合作,推出Wikimedia Enterprise计划,允许合作方高速大规模访问数据。维基百科需资金支持,AI公司也需其数据训练模型。
合合信息:基于 JuiceFS 构建统一存储,支撑 PB 级 AI 训练
合合信息为应对AI训练存储挑战,引入JuiceFS构建统一存储架构,结合BeeGFS作缓存。该架构提升I/O性能与资源调度效率,还通过缓存优化、数据治理等措施,支撑多业务并发,为AI基建奠基。
极简RL新范式:一半算力刷新1.5B模型推理SOTA
过去为提升中小参数量模型推理能力,开发者构建复杂RL流水线。JustRL论文提出极简、单阶段、固定超参训练方案,在两主流1.5B模型上刷新SOTA,节省2倍算力,消融实验还揭示部分技巧会致性能退化。