「磐石·科学基础大模型」共找到 840 篇相关文章
卷疯了!这个清华系Agent框架开源后迅速斩获1.9k stars,还要“消灭”Prompt?
随着大模型能力突破,Agent 从概念走向应用。清华系 Agent 框架 Cooragent 开源获 1.9k stars。其创始人王政认为 Agent 框架要适应多样需求,解决泛化与精确性平衡等痛点,还分享了对 MCP、框架融合等看法。
深度学习中Batch Size对训练过程如何影响?
文章分析深度学习中batch size对训练过程的影响,探讨超大batch优缺点及应对方法。用面试、通俗、科学三种方式解答问题,还通过MNIST实验,从迭代速度、梯度平滑程度、收敛速度等指标对比不同batch size情况。
单卡即可微调大模型!内存占用仅1/8,性能依然拉满 | ICML 2025
基础大模型应用于下游任务时微调成本高,低秩适应(LoRA)方法虽降低成本,但性能不及全量微调。华中科技大学和香港中文大学团队提出GOAT框架,在25个多领域任务验证效果好,内存占用仅1/8。
开源·开放·开创,2025张江具身智能开发者大会暨国际人形机器人技能大赛即将启幕
5月29日,2025张江具身智能开发者大会暨国际人形机器人技能大赛将在张江科学会堂启幕,集“峰会+大赛+展览”于一体。现场将发布政策、成立联盟、启动平台与基金,推动产业发展。大赛设五大赛道,展示创新活力。
带图推理碾压同类开源模型!港中文微软等开源OpenThinkIMG框架,教AI学会使用视觉工具
港中文、微软等联合推出OpenThinkIMG开源框架,解决AI使用视觉工具面临的集成难、缺数据、适应差等问题,还公开核心技术V - ToolRL。该框架在图表推理任务上表现超GPT - 4.1,为下一代AI智能体提供基础。
字节最新大模型秘籍:只挑能有推理潜力的数据训练!1.3B模型无需标签自动挑选
字节Seed团队发布AttentionInfluence成果,用1.3B模型给7B模型选数据,无需训练和标签。通过比较基础与弱化模型损失差异评估数据影响,在多基准测试提升模型性能,还能结合分类器全面提升表现。
千问3:开源第一不只是说说!
英伟达新开源的OpenCodeReasoning系列选千问作基础底座。千问3以Apache 2.0发布后,开发者生态更新频繁,衍生模型超10万,下载量破3亿,全球第一。其性能强,正加速开启全栈式AI时代。
地平线余凯:80%的精力思考死门在哪
2025年4月18日,地平线举行发布会,创始人余凯分享战略思考方法论与“反共识”思考。他认为公司应在无竞争处竞争、不冒险,智能驾驶重功能价值,AI时代产品逻辑有别互联网,还提及技术变革战略、“平权陷阱”及高阶智驾基础。
手握1000项专利的“药物狂人”,为何在AI制药时代选择逆行?
手握约1000项专利的再生元联合创始人乔治·扬科普洛斯,在AI制药成热点时选择逆行,坚持内部研发、人类遗传学和基础生物学。他批评跟风,强调深入理解疾病机制,认为AI可增效但不能决定方向。
Agent-World:扩展真实世界环境,让智能体与环境协同进化!
文章提出Agent-World,将“智能体环境探索”与“自进化训练”结合,构建了1978个环境、19822个工具。实验表明,其在23个基准上一致性优于先进方法与强开源基础模型,还分析了环境规模与自进化对性能的影响。