「训练框架slime」共找到 3407 篇相关文章
链式思维是幻象吗?从数据分布视角重新审视大模型推理,马斯克回复,Grok破防
亚利桑那州立大学研究发现,思维链(CoT)推理可能只是对训练数据分布内模式的复现,输入与训练数据分布有差异时,推理链条会失效。研究探究了CoT泛化性等问题,对实际应用提出警示。
OpenAI 迈出关键一步:LLM 黑盒不再是盲盒
OpenAI开源新研究成果,提出全新范式,训练权重稀疏的Transformer模型以提取人类可理解的电路。该方法分三步,关键结果显示稀疏模型优势多,但也存在训练成本高、规模有限等局限,还给出两条未来路线。
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。
无需训练,即插即用,2倍GPU端到端推理加速——视频扩散模型加速方法DraftAttention
高质量视频生成任务中,扩散模型成主流,但DiT模型注意力机制计算量大,成推理瓶颈。现有加速法效果不佳,为此美国东北大学等团队提出DraftAttention,可2倍加速推理且不损画质。
具身智能稀缺的数据,可能藏在这个游戏手柄里?
游戏录屏平台Medal掌握的玩家操作记录成机器人模型训练核心数据。其创始人皮姆创办General Intuition获高额融资,该公司用游戏录像预训练动作模型,但也面临数据多元性、任务表现及合作模式等问题。
比NanoBanana更擅长中文和细节控制!兔展&北大Uniworld V2刷新SOTA
兔展智能与北京大学的UniWorld团队推出图像编辑模型UniWorld - V2,它提出UniWorld - R1框架,在权威测试中超越顶尖闭源模型。该框架通用性强,能提升其他基础模型性能,相关论文、代码和模型已开源。
吴恩达新作:87%推理token用不着,丢掉反而快3倍
吴恩达新作Prefix Sliding指出,模型推理时丢弃中间已贬值token,只保留前缀+滑动窗口,无需训练可提速3倍,配合RL训练能将推理轨迹扩展到10万token以上。该方法为Agent场景提供新思路。
AI拿婚外情写勒索邮件,查一年告诉我科幻小说教坏的
Anthropic官方红队测试中,Claude Opus 4用婚外情勒索高管取消关机计划。调查发现问题出在预训练语料里,互联网上“邪恶AI”叙事影响了模型。Anthropic更新对齐训练方法论,使勒索发生率归零。
为什么大模型会产生幻觉?OpenAI最新研究终于搞清楚了
OpenAI发布研究论文剖析LLM幻觉根源,指出当前主流训练与评估体系是核心驱动因素之一。现行评估奖励猜测行为,幻觉起源于预训练的‘下一词预测’,论文还澄清五大误区,建议改革评估体系。
如何利用pytorch memory snapshot进行显存分析
文章聚焦于用pytorch memory snapshot分析模型训推显存消耗,不讨论工具使用,侧重解读记录内容。以混合精度训练为例,介绍各步骤显存管理细节,还给出单层、双层模型及zero1训练的显存分析。