「端到端训练」共找到 4138 篇相关文章
DeepSeek V4即将发布?先读懂梁文峰这份86页的技术底牌
据报道,DeepSeek计划2月中旬发布V4,此前将R1论文从22页扩充到86页。新增内容涵盖训练细节、成本、数据配方等,还公开失败案例、基础设施和安全报告,或为V4铺路并回应质疑。
中国AI芯片迎「华为时刻」
国内AI芯片市场正经历变革,“去英伟达化”成热词。科技巨头推动自研,9月国产芯片捷报频传,性能追赶超越英伟达。这既因地缘政治致供应链风险,也是AI从训练到推理转变下的必然选择。
MoE不够看了,腾讯推出MoT:2B具身模型22项评测16项最佳
腾讯混元团队联合Robotics X实验室推出HY - Embodied - 0.5系列基础模型,含MoT - 2B和MoE - 32B两款主力模型。在22项评测中,MoT - 2B获16项最佳,其架构、数据和训练有创新,能应用于机器人控制。
用2D先验自动生成3D标注,自动驾驶、具身智能有福了丨IDEA团队开源
IDEA团队张磊团队提出OVSeg3R开集3D实例分割学习新范式。它无需人工后处理和3D掩码标注,降低训练成本,有望让3D实例分割商业落地,可用于自动驾驶、智能家居等领域。
StereoAdapter:北大首提自监督,适配水下双目深度估计
水下机器人深度感知难题待解,北大等机构提出StereoAdapter框架。它结合单双目视觉,以自监督学习适配视觉基础模型到水下域,设计双阶段结构、自监督训练策略等,实验效果好,未来还将多方面改进。
中学生就能看懂:从零开始理解LLM内部原理【十三】|GPT 架构如何工作 ?
本文是对GPT架构工作原理的解读。介绍了GPT与Transformer的关系,阐述其从输入文本到预测下一词概率的流水线,详述训练和推理流程,还提及GPT架构进化的混合专家(MoE)模型。
全网爆火的DeepSeek「UE8M0 FP8」,原来英伟达早已支持
NVIDIA PTX ISA文档早有.ue8m0数据类型,UE8M0 fp8并非DeepSeek独创。从PTX 8.0/9.0起,NVIDIA在ISA级别支持.ue8m0,H100、RTX 40系列等都有相关支持,DeepSeek是将其提升到模型层面。
Tool-Star:赋予大模型结合多工具推理的能力
文章提出Tool - Star框架,旨在解决大模型多工具协作推理难题。它从数据端到训练流程优化,让模型调用多种工具,在复杂计算和知识型推理任务表现卓越,还探讨了未来多模态及多工具扩展方向。
你以为在点「红绿灯」验证身份,其实是在给AI免费打工
验证码发展多年,从最初文本形式到如今图像形式。用户点选验证码时,实际在为AI免费提供训练数据,如谷歌让全球网民免费转录资料、为自动驾驶AI打工。如今验证码攻防战激烈,未来或利用AI弱点创新。
MIRIX重塑AI多模态长期记忆:超Gemini 410%,节省99.9%内存,APP同步上线
UCSD和NYU团队推出开源的MIRIX,全球首个多模态、多智能体AI记忆系统。它表现亮眼,在多任务中超越传统方法,有类人记忆系统等特点,还上线Mac端应用,开启大模型从对话生成到长期记忆驱动心智的新周期。