「大模型缩放」共找到 9340 篇相关文章
DRAM技术发展综述:历史、技术路线图与未来展望
本文深入分析DRAM技术,追溯其历史,探讨当前格局与未来前景,比较其与SRAM优劣,考察中国主要DRAM企业发展历程并与国际同行对比,旨在提供对DRAM和SRAM生态系统的全面理解。
OpenAI罕见发论文:我们找到了AI幻觉的罪魁祸首
AI“幻觉”是阻碍完全信任AI的关键障碍,目前无根治良方。OpenAI罕见发论文揭示其根源,指出标准训练和评估程序奖励猜测,应加大对自信错误的惩罚,奖励表达不确定性。
刚刚,OpenAI开放GPT-4.1偏好优化DPO,ChatGPT能真正学会你的「品味」了!
OpenAI宣布GPT - 4.1全系列模型支持DPO微调,可让AI通过对比回答学会用户偏好。介绍了DPO原理、适用模型、数据格式、创建任务方法等,还提及开发者反应与技术要点。
复旦提出自适应Reasoning方法ARM,“能屈能伸”
复旦提出自适应Reasoning方法ARM,解决LLM‘过思考’问题。ARM内置四种解题策略和三种决策模式,还搭配Ada - GRPO算法,在23个数据集测试中表现出色,省token、提速度且准确率高。
万字详解GPT-6 Astra,Sebastian Raschka带你读懂循环Transformer与隐藏的思维链
著名技术博主Sebastian Raschka针对GPT-6 Astra的循环Transformer设计与隐藏思维链争议,万字详解技术细节,分享Astra实测表现,梳理循环Transformer技术演进,澄清相关误解。
全球首款!Claude引发的数据恐慌,被这家中国黑马补上了
威努特作为网络安全公司跨界推出AI桌面助手WinClaw。它能读懂各类文件并进行向量化处理,有多种检索方式,还能跨文档归纳、关系推理。具备安全的三层防护,支持双平台,注册即可用。
刚刚,翁荔博客上新:谨慎对待Scaling Law
翁荔新作《谨慎对待 Scaling Law》上线,文章涵盖 Scaling Law 预测内容、计算最优分配原理等。介绍了早期对机器学习损失可预测性的研究,还对比了 Kaplan 等人与 Chinchilla 的 Scaling Law,分析了两者分歧原因。
OpenClaw大考!上海AI Lab InternLM团队WildClawBench 60题,把「龙虾」AI打回原形
上海人工智能实验室InternLM团队推出WildClawBench,含60道高难度任务,在真实OpenClaw环境端到端评测AI Agent。评测涵盖多类别任务,已测14个模型,国产模型表现亮眼,项目开源可复现。
NotebookLM 平替来了:开源自托管的 Open Notebook,把资料留在自己电脑里
Open Notebook 是开源自托管项目,是 NotebookLM 平替。它解决了资料隐私、模型选择、可扩展性问题,有多种实用功能,提供两种 5 分钟上手方式,适合资料敏感、折腾模型及程序员等人群。
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。