「AI强化学习」共找到 10621 篇相关文章
突破Pass@1瓶颈:一种让LLM自我博弈、永不枯竭的RL新范式,超越基线22.8%!
近年来,基于可验证奖励的强化学习(RLVR)在提升大型语言模型(LLM)推理能力上有关键作用,但存在熵崩溃问题。论文提出SVS创新策略,让模型自我合成变分问题形成自我提升循环,实验效果惊人。
RL后训练步入超节点时代!华为黑科技榨干算力,一张卡干俩活
在大模型竞赛白热化当下,强化学习后训练成突破LLM性能天花板核心路径,但算力浪费和集群效率低是难题。华为团队祭出两大黑科技破局,在超节点实现训推共卡,资源利用率翻倍,还提升训练速度。
UC伯克利新作颠覆认知:LLM靠「自信爆表」学会推理?无需外部奖励超进化
UC伯克利华人团队发现,LLM不靠外部奖励,仅靠「自信爆棚」就能学会复杂推理。他们提出基于内部反馈的强化学习(RLIF)新范式,用INTUITOR方法让模型用自身置信度作内在奖励,在多任务中表现良好。
Claude独立攻克理论物理前沿难题,全程无人指导,花费不到两千美元
本文报道Anthropic旗下大模型Claude在几乎无人指导的情况下,独立完成理论物理前沿难题——平面N=4超杨-米尔斯理论九圈六胶子散射振幅计算,总成本不到两千美元,中科院团队也借助GPT-6得到结果,业内探讨了AI在科研中的能力边界。
存储芯片领域又冲出一家IPO!年入37亿
AI驱动存储“超级周期”,行业巨头提价,国内存储芯片公司股价上涨。深圳晶存科技9月底递表港交所,此前募资超7.06亿,2024年末投后估值37亿。虽净利润为正,但经营现金流持续为负,全球嵌入式存储市场市占率约1.6%。
谷歌新研究:大模型“吵架”有利于提升推理质量
谷歌新研究发现高级推理模型自发进化出'思想社会',研究人员用LLM - as - judge方法识别出多个虚拟人格。还找到控制现象的'开关',实验表明教AI'吵架'更有效,其'社交技能'通用,给开发者带来新启示。
智谱新模型也用DeepSeek的MLA,苹果M5就能跑
智谱AI上市后发布新成果,开源轻量级大语言模型GLM-4.7-Flash,API免费开放调用。该模型是30B总参数、3B激活参数的MoE架构,定位为“本地编程与智能体助手”,评测表现佳,采用MLA架构,多平台支持。
非Transformer架构的新突破,液态神经网络的推理小模型只用900M内存
谷歌提出的Transformer架构基本垄断大模型,而初创公司Liquid AI研发的液态神经网络架构另辟蹊径。其发布并开源的LFM2.5 - 1.2B - Thinking模型,仅需900MB内存就能在端侧运行,性能优于Transformer架构模型,还降低了死循环生成比例。
回归C++: 在GGUF上构建高效的向量模型
Jina AI分享将纯解码器向量模型适配到GGUF格式及在llama.cpp工具链的优化经验。经处理得到特定任务v4模型,还生成量化版本并上传。介绍使用方法、注意事项,经测试推荐IQ3_S或IQ3_M版配合定制工具。
生财有术小连:微信问一问蓝海机会,用搜索玩法抢占流量先机
生财有术小连分享微信问一问运营经验,指出其支持真人分享、有“去AI化”特点及“强SEO搜索、排名”机制。介绍视觉霸占、抢词根等玩法,还给出内容与ID绑定等运营建议,称当前是SEO玩法的蓝海时期。