「LLM训练」共找到 2865 篇相关文章
腾讯混元A13B用130亿参数达到千亿级效果，Flash Attention作者点赞
腾讯混元A13B模型仅130亿激活参数，却能和千亿级大模型竞争，获Flash Attention作者赞叹。它精准卡位性能与效率‘甜蜜点’，依托高质量预训练和结构化后训练，多方面表现突出且已全面开源。
地瓜机器人携手虚时科技，补上具身智能的仿真数据“黑洞”｜甲子光年
5月12日，虚时科技与地瓜机器人联合开发的AnySceneGen平台发布，这是面向具身智能训练的仿真空间生成平台。具身智能训练需海量数据，传统仿真数据生产依赖人工，效率低。该平台以模型替代人工，重构生产方式，优势显著。
GUI智能体训练迎来新范式！半在线强化学习让7B模型媲美GPT-4o
浙江大学与通义实验室团队推出UI - S1，提出半在线强化学习训练范式。它融合离线与在线学习优势，用三项关键技术构建核心架构，新评测指标SOP更贴近真实表现，实验显示UI - S1 - 7B性能卓越，逼近GPT - 4o。
北航领衔发布300页代码智能综述：从基础模型到智能体，一次读懂Code LLM全景图
北航领衔联合近30家机构撰写《From Code Foundation Models to Agents and Applications》，系统梳理代码智能领域，串联模型、任务等成完整技术链路，还通过实验等给出实践指南。
SceneSplat: 基于3DGS的场景理解和视觉语言预训练，让3D高斯「听懂人话」的一跃
文章引入 SceneSplat，首个在 3DGS 上原生运行的端到端大规模 3D 室内场景理解方法，提出自监督学习方案，构建发布 SceneSplat - 7K 数据集，在多个实验中达 SOTA 效果。
“掩码即武器”，四款扩散LLM全部破防 ？ 上交&上海AI Lab发现dllm致命安全缺陷
上海交通大学、上海人工智能实验室等团队研究指出，扩散语言模型（dLLMs）有根本性架构安全缺陷。他们提出DIJA攻击框架，能让多个dLLMs大概率生成有害内容，还呼吁从多方面加强dLLM安全。
英伟达推出下一代计算平台Rubin：可用45°C的热水进行冷却，训练速度提高3.5倍
英伟达黄仁勋在CES演讲，宣布进入自动驾驶领域、推出Alpamo模型与下一代计算平台Rubin。他指出计算行业正经历平台性转变，还介绍AI进展、应用架构，Rubin平台性能强且能效高。
让AI打游戏！能玩1000多款游戏，英伟达用4万小时视频训练出通用基础模型NitroGen
NVIDIA发布NitroGen模型，利用40000小时带按键显示的游戏视频，构建视觉-动作数据集，训练出能玩超1000款游戏的通用基础模型，在跨游戏泛化和微调任务中表现卓越，为具身智能发展提供新思路。
VLA动作预测必须经过LLM吗？TurboVLA仅0.2B参数，RTX 4090上跑出32Hz在线动作预测
近年来，VLA模型成通用机器人控制重要路线，但模型大、动作更新慢的矛盾凸显。华中科技大学联合华为提出TurboVLA，绕开大语言模型，形成V+L→A路径，降低成本，保持操作能力。
从视觉出发统一多模态！颜水成团队最新研究：不再把图像编解码器塞进LLM｜ICLR'2026
NVIDIA研究员Jim Fan称AI正经历第二次预训练范式转移。颜水成团队Muddit模型从视觉先验出发，用离散扩散框架统一文生图、图生文和VQA，挑战多模态“语言中心论”，在多任务表现出色。