「参数微调」共找到 930 篇相关文章
DeepSeek V3到V3.2的进化之路，一文看全
知名AI研究者Sebastian Raschka发布深度博客，详细梳理DeepSeek V3到V3.2进化历程。DeepSeek V3.2性能对标GPT - 5和Gemini 3.0 Pro，且为开放权重模型，报告涵盖众多有趣领域和知识。
清华团队：1.5B 模型新基线！用「最笨」的 RL 配方达到顶尖性能
清华团队用两个 1.5B 模型证明，用最基础的 RL 配方可达到小模型数学推理能力 SOTA。单阶段训练加固定超参数实现 SOTA 性能且省一半算力，训练曲线还很平滑。
jiSGLang集成ktransformers：2TB内存运行Kimi K2 Thinking模型
对于内存多但GPU资源有限的用户，SGLang集成ktransformers的CPU内核，支持直接运行Kimi K2 Thinking模型。它无需等量化，还能微调，虽性能与GPU方案有差距，但给用户新选择。
RAE的终极形态？北大&阿里提出UniLIP: 将CLIP拓展到重建、生成和编辑
北大和阿里团队提出 UniLIP，解决了统一多模态模型中语义理解与像素重建的矛盾。它创新微调 CLIP，实现图像重建，还提出双条件架构用于生成和编辑，在多基准取得 SOTA 性能。
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。
在WAIC，比起看机器人打拳，人们更想知道怎么用AI赚钱
7月27日普通观众参观日，WAIC现场火爆。本届大会规模为历届之最，机器人与模型厂商纷纷展示落地应用。机器人从“能动”走向“会干”，模型厂商聚焦场景，投融资锚点转向商业指标。
MSSP | 西北工业大学马启悦，高传强等：融合激波位置的跨声速抖振气动载荷辨识
本文提出融合激波位置的跨声速抖振气动载荷辨识方法，从时序流场提取激波特征，用稀疏辨识构建参数化代数方程，增强预测精度与泛化能力，为准确预测跨声速气动载荷提供新思路。
Transformer终结者！谷歌DeepMind全新MoR架构问世，新一代魔王来了
KAIST、谷歌DeepMind等机构发布的MoR架构，推理速度翻倍、内存减半，重塑LLM性能边界，碾压传统Transformer。它融合参数共享与按需计算，有路由和KV缓存策略，实验显示其性能优越、可扩展性好。
揭秘LLM“思考”之谜：推理即“梯度下降”，元学习框架解构训练过程，还给优化提供新思路
上海AI Lab团队提出RaML框架，从梯度下降和元学习角度揭示LLM“思考”机制。通过实证验证推理轨迹作为参数更新的合理性，还对比不同训练策略，指出RaML为优化LLM性能提供新思路。
一文看懂华为昇腾芯片
文章介绍华为昇腾芯片，它是面向高性能AI计算的NPU芯片，有昇腾310、910、610等系列。还提及芯片演进、参数、价格、出货量等情况，以及基于芯片的硬件体系，覆盖多场景满足不同需求。