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字节最新大模型秘籍:只挑能有推理潜力的数据训练!1.3B模型无需标签自动挑选
字节Seed团队发布AttentionInfluence成果,用1.3B模型给7B模型选数据,无需训练和标签。通过比较基础与弱化模型损失差异评估数据影响,在多基准测试提升模型性能,还能结合分类器全面提升表现。
阿里达摩院开源多模态医学大模型—灵枢
大模型在医疗领域应用有医疗知识覆盖不足、幻觉风险高、推理能力欠缺三大难题。阿里达摩院开源统一多模态医学大模型灵枢,介绍其数据体系、清洗流程及四阶段强化训练方法。
YOLO12改进引入DINOv3少样本目标检测精度飙升,分享训练自定义数据集代码
Meta 人工智能研究院的 DINOv3 是基于自监督学习的视觉大模型,解决诸多问题且无需微调,在多任务表现出色。将其引入 YOLO12 后,在不同规模数据集上检测性能显著提升,还分享训练自定义数据集代码。
亚马逊云科技大中华区总裁储瑞松:企业实现 Agentic AI 价值的关键在于三大技术准备
亚马逊云科技大中华区总裁储瑞松在峰会表示,正处 Agentic AI 爆发前夜。其爆发源于大模型能力发展、协议出现、推理成本降低等因素。企业实现其价值需做好三大技术准备,还推荐了 6 月 27 - 28 日的 AICon 北京站活动。
全自研仿真GPU求解器x虚实对标物理测量工厂,打造具身合成数据SuperApp,加速具身仿真生态丨光轮智能@MEET2026
在量子位MEET2026大会上,光轮智能杨海波指出具身智能核心是数据,仿真是解决数据问题的唯一方案。光轮智能自研“测量、生成、求解”基础设施,建立全栈仿真平台,还打造多个“爆品应用”,为具身智能发展提供支撑。
大模型是不是到顶了?瓶颈到底在哪
文章探讨大模型是否到顶,指出‘到顶’争论分三个问题,靠堆大模型提升能力之路变平,受数据和成本约束。但大模型还有后训练和推理时计算两个发展方向,未来进步或来自更会用算力。
AI大模型浪潮下的认知重构:从一个数据老兵的转型思考
作者作为数据老兵,分享接触 ChatGPT 后的转型思考。指出 AI 使编程、数据分析师岗位巨变,填鸭式教育不再适用。强调认知结构是护城河,还探讨了 ETL、数据建模及 AI 原生产品变化。
30余家单位确认加入,国内首部AI数据标注标准欢迎参与起草!
数据标注对AI产业重要,但行业合规问题突出。国内首部AI数据标注合规标准《面向人工智能的数据标注合规指南》已完成修订稿,正征集起草人/单位,聚焦5大关键合规议题,邀各方共解难题。
初稿出炉:首部AI数据标注合规标准,欢迎参与起草与研讨
数据标注影响大模型性能,国家正推进数据标注产业发展,但行业合规问题突出。智合标准中心启动《面向人工智能的数据标注合规指南》团体标准研制,初稿已出,邀多方参与起草,标准将助AI企业解决合规难题。
让大模型理解真实医疗视频,全球首个开源技术方案来了!
AI 进入医疗领域需谨慎,此前美国引入不成熟 AI 致手术失误频发。全球首个医疗视频理解大模型元智医疗视频理解大模型发布并开源,解决了医疗视频领域的任务优化、数据缺失和无法评测痛点。