「训练效率」共找到 3070 篇相关文章
AI大模型开发核心技术栈：从框架到部署的全景解析
本文为开发者提供2025年AI大模型开发核心技术栈图谱，解析四大核心支柱技术。基础开发框架含深度学习与AI Agent框架；模型训练与微调有分布式训练、参数高效微调；推理优化含关键技术与主流框架；AI编程辅助工具分主流形态且有发展趋势。
R-HORIZON：长程推理时代来临，复旦NLP&美团LongCat重磅发布LRMs能力边界探测新范式
复旦大学与美团LongCat Team联合推出R - HORIZON，它是首个系统性评估与增强LRMs长链推理能力的方法与基准。提出Query Composition方法构建评测基准和训练数据，评测发现主流模型长链推理性能断崖式下降，还分析出三大瓶颈，训练后模型性能双重提升。
JSON 瑞士军刀，效率直接起飞！
现在很多接口、日志、配置文件用JSON，数据结构复杂时处理麻烦。`jq`是专门处理JSON的工具，支持格式化、过滤、提取等操作，语法简单，在多场景常见，安装方便。
工程师狂喜！Qwen3-VL 检索双雄效率翻倍
通义大模型开源Qwen3-VL-Embedding和Qwen3-VL-Reranker，解决多模态检索难题。两模型多模态全兼容，双塔+单塔协同提速，实用主义拉满，集成成本低，实战表现超预期。
图谱检索全面 or 效率？蚂蚁&浙大Deep GraphRAG：全都要
传统 RAG 遇复杂 Query 易失效，GraphRAG 带来新三难。蚂蚁与浙大提出 Deep GraphRAG，有层次化检索、Beam - Search 重排、DW - GRPO 强化学习三板斧，实验显示其性能优、延迟低。
半年复盘，AI迎来预训练后的新瓶颈。
2025年上半年AI领域发展加速，编码和多模态能力提升。但模型在综合能力上遇到第二轮瓶颈，编码能力强时通用认知能力‘拉胯’，或与RL阶段使用编程数据有关，红杉新基准或推动模型均衡发展。
阿里、南开大学发布免训练，视频大模型创新压缩方法
视频模型序列化处理影响推理速度与扩展性，传统token压缩方法在视频理解中有问题。阿里通义实验室与南开联合发布LLaVA - Scissor，用SCC方法和两步时空压缩策略，实验显示其性能优于其他方法。
AI生图免训练提速1000%，办法：最简洁的“三阶段流水线”
AI画图速度慢，过往主流加速方法有局限。MrFlow团队提出三阶段流水线，在Qwen - Image等模型上实现10倍以上端到端加速，生成效果好，优势显著，还能与时间步蒸馏叠加，且完整开源。
Agent效率X10，ClaudeCode/Codex 专属的文件管理Agent：Agentfile
Claude Code创始人用多Claude并行开发，作者受启发做了Agentfile。它能将项目文件夹变为标签页，便于切换，从Wave改进而来，轻量且适合承接HTML结果，是Skill驱动的Agent，定位为多Agent工作流收口台。
神秘模型「大象」：仅100B拿下SOTA，Token效率超高！
神秘模型「大象」面纱揭开，它出自蚂蚁Inclusion AI团队，仅100B大小，是同规模SOTA且省Token。经多方面实测及权威榜单评测，它快、准、省，能胜任多数日常工作，但也有不擅长的领域。