「概念注入实验」共找到 1702 篇相关文章
想成为一名合格的 AI PM,先抛弃过去那些让你成功的经验
文章指出 AI 产品经理与传统产品经理不同,AI 是会演进的系统。掌握 AI 产品策略是 PM 首要技能,从方向、差异化、设计、部署、领导力五阶段构建策略,还介绍了结构化实验方法,无策略的 PM 将被淘汰。
让AI创作不千篇一律,提示词随机插词汇就行
最新研究发现,在AI开写前由人类提供开头或随机插入词汇,写作效果会更多样,AI写作同质化或因“启动条件”问题。研究创建三类同质化评价指标,还发现向系统提示注入随机词汇可提升模型输出多样性。
CVPR 2025 Award Candidate | 英伟达等Difix3D+:用单步扩散模型修复 3D 重建伪影
3D重建领域中,NeRF和3DGS在新视角生成时易出现伪影,影响应用。英伟达团队提出Difix3D+,将预训练2D扩散模型用于3D渲染,单步去伪影,效率高、有泛化力,实验效果领先。
【DeepSeek-OCR系列第一篇】Language Modelling with Pixels【ICLR23】
当前主流语言模型依赖固定词表,扩展到多语言、多脚本时面临覆盖受限、计算昂贵、鲁棒性差等问题。ICLR 2023论文提出不依赖词表的PIXEL模型,通过将文本变成图像用视觉Transformer理解,实验验证其有跨语言、抗噪声等优势。
一种基于滑动层合并的高效深度修剪大模型的方法
文章指出深度修剪可加快推理速度,但直接丢层会降低性能。为此提出滑动层合并法,根据相似度阈值融合连续层,简化结构且保持性能。实验显示该方法优于现有技术,还揭示了与宽度修剪结合的潜力。
甲小姐对话程路:做能源领域的“自动驾驶”|甲子光年
本文是甲小姐对话新奥能源程路,探讨能源领域“自动驾驶”。程路认为能源转型正当时,AI是关键。新奥泛能网构建数字能源运营系统,提出“能源领域的自动驾驶”分级概念,还介绍了数据处理、算法及落地应用等情况。
DeepSeek的GRPO会导致模型崩溃?看下Qwen3新范式GSPO
文章围绕大语言模型后训练阶段的强化学习算法展开。介绍了OpenAI的RLHF、DeepSeek的GRPO,重点指出Qwen团队发现GRPO有稳定性问题,会致模型崩溃,进而提出新算法GSPO,实验显示其效率和可扩展性更佳。
对噢!为什么LMs就不能直接输出答案+confidence呢?
当前语言模型在复杂问答任务中存在校准退化问题,本文提出RLCR方法,将概率校准融入RL训练目标,重构奖励函数,在多个数据集实验中显著降低校准误差,不损失准确性,为高风险场景AI部署奠基。
读万卷书,大模型就能「看」懂视觉世界?Meta揭秘LLM视觉先验的起源
Meta超级智能实验室与牛津团队新论文发现,只见过文本的大语言模型(LLM)能学到可迁移到视觉任务的先验能力。研究通过超100组受控实验、耗费50万GPU小时,揭开LLM视觉先验来源,还给出预训练数据配方。
英伟达祭出NVFP4核弹:大模型训练根本性转变,GB300效率狂飙7倍
英伟达推出新格式NVFP4,能以4 - Bit速度与效率实现16 - Bit生产件级训练精度,是LLM开发重大飞跃。虽处于研究阶段,但正与多组织合作。还介绍其方法、优势,实验也证明它在大规模训练的有效性。