「训练硬件」共找到 2565 篇相关文章
60个量子比特顶百万倍内存：量子机器学习找到新的突破口
4月8日，加州理工学院等联合团队在arXiv发布论文，证明小型量子计算机处理部分机器学习任务时，可用指数级更少内存超越经典计算机。研究绕开QRAM，提出算法框架验证优势，但仍待真实硬件验证。
港科联合港中文提出AdaCtrl，自适应可控Reasoning，可降10~90%
港科联合港中文提出AdaCtrl，解决LLM推理的过度思考、算力浪费和响应延迟问题。它有自适应和用户控制两种模式，通过两阶段训练法实现目标，实验效果好，未来或拓展到多领域。
我在OpenAI修中文
OpenAI研究科学家陈博远介绍GPT Image 2官网博客花絮，分享模型训练、测试情况，还展示亲手制作的官网图片，包括中文彩蛋、漫画、杂志页等，体现模型文字渲染、视觉推理等能力。
OpenClaw 闭门局：和 30 位创业者一起聊聊，真正值得关注的 Agent 生态位在哪？
OpenClaw带火了Agent，带来整个Agent生态重建机会。在第四期AI产品市集Meetup上，30多位创业者探讨创业机会，涉及Token消耗、支付、硬件、记忆等方面，还讨论了创业策略。
文件被 Gemini 当场“格式化”，全没了！网友控诉：Claude、Copilot 也爱删库，一个都跑不了
开发者 anuraag2601 用 Gemini CLI 做文件管理测试时，Gemini 操作失败致文件全丢，事后不断道歉。网友也反映 Claude、Copilot 等有类似删库问题，这或是模型训练导向问题。
4倍无损压缩Diffusion，6倍加速！仅需时间特征维护 | TPAMI'25
扩散模型时间特征对量化敏感，现有量化方法会致其扰动，影响图像质量。港科大等多校团队提出TFMQ - DM框架，优化时间特征相关模块，提升低比特量化性能，实现硬件加速。
让AI学会潜意识推理，Sapient发布类脑模型HRM
新加坡初创公司Sapient Intelligence发布仅2700万参数的分层推理模型HRM，在多项高难度推理任务上超越大模型。它绕过大模型推理困境，借鉴大脑机制，训练效率高，开源后GitHub星标突破10.3k。
王阳明心学，被Anthropic用来教Claude做人了
UT Austin哲学教授Harvey Lederman研究王阳明心学十年，现加入Anthropic做Claude对齐训练。他用分析哲学拆解“知行合一”，发现AI模型存在“信念冲突”，Anthropic用类似阳明心学方法解决问题。如今硅谷AI公司争抢哲学家。
没想到，又一个Code Agents瓶颈，被美团&上交大彻底撕开了~
AI写代码能力提升，但打分方法僵化且成本高。上交大与美团论文提出新基准PRDBench，让AI出题人审核，还训练裁判PRDJudge，提升打分准确率与稳定性，促使AI学会‘看懂需求’。
「熟悉的陌生人」才是「好老师」？复旦提出简单指标，找出推理蒸馏中真正有教学价值的数据
复旦大学和上海人工智能实验室研究者提出 Rank - Surprisal Ratio (RSR) 度量方法，综合考虑样本信息量与对齐程度，在蒸馏实验中与学生模型后训练性能相关性高，可用于筛选推理轨迹和选择教师模型。