「低标注需求」共找到 1888 篇相关文章
小模型大作为！微博的VibeThinker-1.5B超越DeepSeek R1等头部大模型
近年来，“参数越大，能力越强”成行业共识，但带来成本高和资源集中问题。微博AI团队开发的VibeThinker - 1.5B用1.5亿参数和低训练成本，在多项测试中超越头部大模型，还提出SSP框架和MGPO算法。
Luma Uni-1.1 API开放，图像模型榜单第三，文字渲染直逼GPT image 2
今年图像生成模型迭代快，海外AI初创公司Luma将统一图像模型Uni - 1升级到1.1版并开放API。它在榜单排名前三，价格与延迟低，有诸多品牌客户接入。展示了多场景应用效果，技术路线独特，定价有优势。
超越Claude 3.5和o1！8B模型靠「分层投票+测试时训练」逆袭
近日MIT研究者发现测试时训练在大模型应对复杂推理问题时，能分解任务提升回答准确率。8B的lemma3模型经此方法，在ARC和BBH数据集上性能显著提升，超Claude 3.5等。但该策略部署效率低。
Thinking Machines又发高质量博客：力推LoRA，不输全量微调
Thinking Machines 博客力推 LoRA 并与全量微调对比。研究发现小数据量任务中 LoRA 与全量微调效果接近，大数据量稍吃力，强化学习中低秩 LoRA 也能接近全量微调。还揭示了 LoRA 关键要素、超参数规律等。
Alphaist 陈哲对谈蓝驰陈维广：AI 应用的机会在哪里？具身到底怎么投？
Alphaist 创始人陈哲与蓝驰创投管理合伙人陈维广在 AGI Playground 2026 上对谈，探讨 AI 应用机会与具身投资策略。谈到市场热度变化、SOTA 模型与用户需求差距等，也对应用层机会、估值逻辑、具身智能发展发表看法。
对话百度文库：不做大模型能直接做的事，能力积累换来竞争壁垒｜AI产品Time
百度文库从文档检索平台转型为一站式AI内容获取和创作平台，付费用户超4000万，AI MAU近亿，智能PPT访问量全球第一。访谈中，负责人分享产品理念、优势及运营经验，如不走大模型能直接做的事，从用户需求出发开发功能等。
王小川：医疗行业对大模型有三大刚性要求，但通用模型一条都不达标
5月22日百川智能展示医疗大模型Baichuan - M4与AI家庭医生「百小医」。王小川指出通用大模型用于医疗有问题，医疗对大模型有低幻觉、强循证、会提问的刚性要求，而通用模型不达标。Baichuan - M4表现出色，百小医也有独特定位和优势，且与三家顶尖医院合作成果显著。
小电容，大算力：微容科技解码高速光模块中的MLCC机遇
本文整理自微容科技首席技术专家谭斌在2026芯算力创新峰会上的演讲，解析AI算力浪潮下高速光模块中MLCC的应用要求、核心技术、行业供需变局与增长机遇。
为什么BF16的FlashAttention会把训练「炸掉」？清华首次给出机制解释，用极简改动稳住训练
社区里长期存在的FlashAttention+BF16训练GPT - 2时loss突然爆炸的问题，清华团队论文给出机制解释。指出是特定条件下数值偏置被放大所致，还给出极小修改稳定训练，且在多模型和硬件上验证有效。
都标5美元，账单差三成！OpenAI高管：token从来没法直接比价
OpenAI Codex负责人Tibo指出，不同模型对同一段文字切分的token数不同，即便单token价格相同，最终账单也可能差异很大。他还提到，token无统一计量标准，跨厂商和新旧模型计数都难通用，真正重要的是每次成功结果的成本。