「自监督预训练」共找到 3062 篇相关文章
小红书开源大模型dots.llm1,初次出手,小有惊艳!国外网友们又炸了……
小红书hi lab团队公布首个开源大模型dots.llm1,这是142B参数的MoE模型,仅14B激活参数就能与Qwen2.5 - 72B打平。它开源力度大,训练效率高,数据处理精细,训练稳定,获国外网友高度关注。
欲取代transformer的SSA(次平方稀疏注意力)解读
文章解读了欲取代Transformer的SSA(次平方稀疏注意力)算法。它支持12M tokens上下文,比fastAttention快52倍,训练和推理更快。SSA改变了注意力扩展特性,有计算和内存线性扩展等特性,经三阶段训练可可靠利用长上下文。
蚂蚁·安诊儿医疗大模型:正式开源并登顶权威医疗榜单
近日,蚂蚁集团联合浙江省卫生健康委开源自研的蚂蚁·安诊儿医疗大模型。它基于蚂蚁百灵大模型架构,经深度训练,是参数规模最大的开源医疗模型。该模型在多评测中表现出色,有三阶段训练流程,架构高效、推理快,已开源助力行业发展。
让推荐学会思考:用强化学习激活大模型的序列推理能力
文章指出推荐系统曾未紧密结合大模型能力,如今正靠近其训练范式。作者基于用户行为序列,用强化学习训练大模型理解序列关系,以预测用户下一个可能点击的资讯,并通过实验验证了该方法的可行性,还探讨了不同数据库中BM25算法的差异。
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。
AI搜索引擎,苹果决定自研!代号WKA
据彭博社记者爆料,苹果预计明年春季推代号“世界知识问答”的AI搜索引擎,与ChatGPT等竞争;当下倾向用谷歌模型支持Siri部分功能。此前曾考虑收购Perplexity,现风向转变。
自构建智能体:一项 LangChain4j 实验
作者将LangChain4j文档交代码助手,让其参照构建智能体,设计多智能体系统编写、测试和调试代码。实验展示了LangChain4j优势,还对比监督者和工作流两种智能体实现模式,揭示速度与自主性权衡关系。
一篇19种自进化Agent Skill框架最新综述
这篇来自Rutgers大学和UNC Charlotte的survey,首次系统梳理Agent技能的进化与评估全貌,覆盖19种技能进化方法和10个评估基准。指出当前评估体系有诸多不足,如无法追踪技能多轮反馈后是否变好等。
Anthropic 自曝:内部是如何使用 AI 的
Anthropic发布报告,调查132名工程师、进行53场访谈并分析20万条Claude Code使用记录,探究AI对自身工作的改变。发现生产力提升、专业边界模糊,但也引发技能退化、同事互动减少等担忧。