「性能拐点」共找到 1966 篇相关文章
告别微调！腾讯提出Training-Free GRPO：无需更新参数，还能保证泛化性，成为传统RL的有力替代
大型语言模型在专业领域表现不佳，传统微调方法成本高、易过拟合。腾讯优图实验室提出Training - Free GRPO，无需更新参数，通过上下文学习提升性能，成本低且泛化性好，是传统强化学习有力替代。
刚刚，阿里CEO吴泳铭发布「ASI宣言」：超级智能才是终局！
阿里巴巴CEO吴泳铭发布「ASI宣言」，认为AGI仅是序章，ASI才是终局。阿里云有两大战略路径，通义千问家族模型性能提升，如Qwen3 - Max超越GPT - 5，各模型在不同领域有出色表现。
阿里开源 Wan2.2-Animate！统一角色动画和视频人物替换
阿里通义实验室开源 Wan - Animate，这是用于角色动画与替换的统一框架。它构建于 Wan 模型之上，支持角色动画和角色替换两项核心功能，性能超现有算法，还通过独特设计实现多种效果。
谷歌最新「0.27B」Gemma 3开源！身板小却猛如虎，开发者直呼救命稻草
大模型时代开发者算力焦虑严重，谷歌Gemma 3系列另辟蹊径。新成员Gemma 3 270M参数规模小但性能强，如在IFEval测试表现突出，有小体积强架构、省电等亮点，适用于多场景。
阿里新研究：统一了VLA和世界模型
阿里达摩院等提出WorldVLA框架，融合视觉语言动作模型与世界模型。它用三套分词器编码，解决传统自回归模型问题，经联合训练，实验显示其性能优，两模型还能相互助力。
大模型“记性差一点”反而更聪明！金鱼损失随机剔除token，让AI不再死记硬背
马里兰大学等团队提出金鱼损失法，训练时随机剔除部分token，让模型不逐字记内容，仍学语言规律。实验显示，LLaMA - 2用该方法后记忆内容减少，下游任务性能影响小。
ICCV2025 | One image is all you need，多模态指令数据合成，你只管给图，剩下的交给Oasis
近年来多模态指令数据合成依赖人工设计提示词，成本高。本文提出 Oasis 方法，仅靠图像生成数据，打破传统输入模式，还开源代码库 MM - INF。实验显示其数据多样，能提升 MLLM 性能。
DDR4持续涨价，DDR5成为新的性比价之王？
近期DDR4价格持续上涨，其告别性价比，原因是存储巨头战略转移。而DDR5性能强、功耗低，实测表现优，价格也有优势，已成为新的“性价比之王”，替代DDR4是大势所趋。
图解GPT-OSS：架构、消息格式与推理机制等
OpenAI发布首个开源大模型GPT-OSS，虽性能无惊喜，但设计思路有意思。其架构是经典延续，消息格式有巧思，支持三档推理模式，分词器有小进步，这些设计在实际应用和理论上有一定价值。
1万tokens是检验长文本的新基准，超过后18款大模型集体失智
Chroma团队研究发现，将上下文扩展至1万tokens，18款主流大模型集体“失智”，“智商”非均匀下降，在一些节点会断崖式下跌。研究还设计四项对照实验，证明LLMs性能随输入长度增加显著且非均匀下降。