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重新审视SFT的泛化能力:优化动态、数据与模型能力的条件性分析
上海人工智能实验室等联合研究质疑了‘SFT倾向于记忆,RL实现泛化’观点,指出SFT泛化是条件性现象,受优化动态、训练数据、基模型能力影响,还揭示长思维链SFT会带来安全性能退化。
北大彭一杰教授课题组提出RiskPO,用风险度量优化重塑大模型后训练
北大彭一杰教授课题组提出 RiskPO,解决大模型后训练陷入「均值陷阱」问题。它将风险规避理念融入优化目标,用「关注奖励分布左尾」替代「追求整体均值」,在多领域数据集上表现超越 GRPO 等。
6.6K标星!微软开源Agent自我优化框架,为智能体注入持续学习能力!
开发AI Agent常面临部署后难自动优化的问题。微软开源的Agent Lightning,加几行代码就能让Agent自动学习、持续优化,有事件追踪等核心能力,安装简单,应用场景丰富。
斯坦福意外用AI生成超强CUDA内核,性能比人类专家优化得还要好!翻倍碾压原生PyTorch,华人主创
斯坦福团队意外发现AI生成的内核性能超人类专家优化的,在常见深度学习操作上能让性能提升近400%。其方法是生成自然语言优化思想再转化为代码,还使用多分支探索模式。
自回归因果注意力也能并行解码?上交联合UCSD突破LLM推理瓶颈,模型代码全开源
大语言模型推理速度是应用瓶颈,传统方法各有弊端。上交和UCSD团队提出Jacobi Forcing方案,无需重构架构,将AR模型转为并行解码器,提速显著且质量损失小,核心优势多,技术路线全链路优化,实测表现优。
百度端侧大模型安全建设实践:在算力与保障之间找到平衡
在 QCon 全球软件开发大会上,百度李志伟分享端侧大模型安全建设实践。介绍其发展趋势、优势与应用场景,指出面临隐私、内容等安全挑战,阐述云端与端侧安全方案,通过案例展示优化效果,展望未来安全建设方向。
消费级显卡跑大模型训练门槛再降:Qwen3-1.7B强化学习只需5GB显存
消费级显卡跑大模型训练门槛再降,Unsloth AI的FP8精度强化学习方案让Qwen3 - 1.7B的GRPO训练只需5GB显存且性能无损。该方案与TorchAO合作,有推理优势,还在内存优化等方面表现出色。
ASO应用商店优化原理和操作流程,ASO推广优化主要方式?(进阶篇一)
ASO进阶篇第一章:ASO的目标,ASO的原理和流程,ASO优化的主要方式。
喊话特朗普重视AI风险,Anthropic CEO万字长文写应对方案,这方案也是Claude辅助完成的
Anthropic联合创始人兼CEO Dario Amodei写万字长文《技术的青春期》,指出AI飞速迭代下人类面临的危险局面,可能带来国家级安全威胁。文中阐述AI五大系统性风险,并给出应对方案,强调人类制度和成熟度要跟上AI发展。
自动驾驶优化:从复杂性到实时工程
本文深入探讨自动驾驶技术栈端到端架构,阐释从上下文感知传感器融合到MPC求解器等优化技术,如何将原始传感器数据转化为安全控制指令,还介绍轨迹规划、实时计算预算及调试等内容。