「生成式答案优化」共找到 3388 篇相关文章
刚刚,DeepSeek最新发文!V3/R1训练细节全公开,信息量巨大
网信办新规生效,DeepSeek回应,标注AI生成内容,公开V3/R1训练细节。介绍训练分预训练和优化训练,深挖数据使用,还谈及推理、开源情况,也提到对抗AI幻觉与滥用风险的措施。
大模型微调评测入门:看懂这些指标,才知道模型好不好
文章指出大模型微调中很多新手重“调”轻“评”,评测是决定模型落地的关键。介绍分类和生成任务评测指标,给出实操步骤,还说明如何综合判断模型好坏,最后展望评测技术朝自动化等方向发展。
超越GPT-4o!华人团队新框架让Qwen跨领域推理提升10%,刷新12项基准测试
加拿大滑铁卢大学与TikTok新加坡的华人团队提出全新训练框架General - Reasoner,让Qwen系列大模型跨领域推理准确率提升近10%,在多项基准测试中超越GPT - 4o。该框架有全领域推理数据集和生成式答案验证器两大创新。
英伟达韩松团队新作:具有后神经架构搜索的高效语言模型
英伟达韩松团队推出基于后神经架构搜索的高效语言模型Jet - Nemotron,在基准测试中表现出色,准确率与Qwen3等相当甚至更优,生成吞吐量大幅加速。模型构建经多步骤优化,代码和预训练模型将开源。
让世界模型推理效率提升70倍:上海AI Lab用“恒算力”破解长时记忆与交互瓶颈
上海AI Lab联合多家机构开源Yume1.5,针对视频生成构建可交互“世界模型”的核心难题,提出时空信道联合建模(TSCM),实现近似恒定计算成本的全局记忆访问,展示了世界模型工程化落地的可行路径。
CVPR 2026 | 20步也能稳住画质,这个扩散加速方法不一样
扩散模型推理效率是落地应用的核心制约因素,阿里安全 AGI 实验室 - 御风大模型团队联合浙江大学提出全新扩散加速方法 TC - Padé,在低步数设置下能兼顾生成质量与推理效率,已被 CVPR 2026 录用。
多模态大语言模型的核心技术架构与训练方法的进化
文章深入剖析多模态大语言模型核心技术架构与训练方法的进化,涵盖建模范式、视觉编码器、语言骨干网络、模态对齐、生成范式及训练方法等方面,介绍其演进路径与代表模型,还提及国内模型创新及开源模型OpenVLA。
月费3万,成本为零:谁在收割企业的GEO焦虑?| 甲子光年
GEO指针对生成式AI进行结果优化,提高品牌被纳入回答的机会。当下GEO市场乱象丛生,多数服务商报价随意、技术原始,靠“黑帽”做法捞金。不过也有行业规范派在建立标准。其背后是流量入口争夺战,未来提示词或成新货架。
百万规模数据集打造人形机器人通用大模型,实现精细动作跨平台、跨形态动作迁移丨北大人大联合发布
北大和人大团队在通用人形机器人动作生成领域取得重大突破,首创通用动作生成框架Being - M0,构建百万规模动作生成数据集MotionLib,研发文本驱动动作生成模型,实现人体动作向多类型人形机器人迁移,文章将发表于ICML2025。
揭秘!腾讯如何训练多智能体像专家一样设计游戏场景
腾讯游戏提出游戏场景自动布局生成系统IntelliScene 2.0,利用图像引导生成3D场景。它构建多智能体工作流,结合高质量数据集,经模型微调、视觉解析等步骤生成场景,经评估效果良好,为AI生成三维信息提供新路径。