「低精度训练」共找到 3113 篇相关文章
黄仁勋暴论核弹：AGI已经实现，Ilya错了，程序员有10亿
在Lex Fridman的专访中，黄仁勋抛出诸多惊人观点，如称已实现AGI，反驳Ilya“预训练触顶”言论，认为推理计算难且重要，还对未来技术、行业、职业发展等多方面进行展望。
结构化扩展拿下Agent工具检索新SOTA，精准找到API｜ICLR'26
宁波东方理工大学沈晓宇团队在ICLR 2026发表论文，指出当前工具检索瓶颈在于工具文档。提出对文档结构化扩展，再训练模型的方案，构建TOOL - REX等组件，实验显示显著提升检索性能。
CVPR 2025 | 解决XR算力瓶颈，FovealSeg框架实现毫秒级IOI分割
来自纽约大学和Meta Reality Labs的联合研究提出Foveated Instance Segmentation新方法。FovealSeg框架结合眼动追踪，能解决XR算力瓶颈，实现毫秒级IOI分割，在多数据集测试中速度与精度双赢。
震撼好莱坞，一天AI生成10部短片，Google神器比肩一个影视工作室
Google的AI视频神器Veo 3刷屏，使用门槛低，生成效率高，效果震撼。它能生成二次元、科幻、仙侠等多种类型短片，虽有不足，但极大促进AI视频发展，适合多行业基层人员。
告别Reasoning模型的“灵光一现”，推理能力可控了
当前GPT - 4o、DeepSeek - R1等大模型推理的‘高级操作’随机触发，不可控。研究者受经典推理三要素启发，教会模型三种‘元能力’，经三阶段训练，模型效果提升，让推理能力可控。
警惕！大模型成本倒挂：你正在为模型的多余「思考」买单
一项来自多所高校和微软研究院的研究揭示AI模型价格倒挂现象，低定价模型可能产生更高实际开销。研究聚焦8个前沿推理模型和9个主流数据集，指出推理token是成本倒挂主因，且实际开销难以预测。
刚刚，北京建了一座AI工厂：目标10万P算力，日产10万亿Token！
九章云极在2026全球智算科技峰会发布AI工厂战略，含训练和Token工厂，目标10万P算力、日产10万亿Token。用DCU度量投入，Token度量产出，重构智能生产与交付体系，适配不同企业需求。
阿里批准林俊旸离职，CTO周靖人接管千问！Gemini周浩确定加盟
阿里巴巴CEO吴泳铭批准林俊旸辞职，周靖人接管千问。此次人事变动突然，引发诸多猜测。阿里高层称是为扩充团队、投入资源。Gemini 3.0核心贡献者周浩据传将主导千问后训练。
从零开始200行python代码实现LLM
文章从传统思路实现诗词生成器入手，介绍了词汇表、Bigram模型等概念，接着用Python和PyTorch实现了真正的Bigram模型，阐述模型、训练等内容，最后回顾成果，下一篇将基于此实现完整GPT。
Meta联合Google新作：语言模型到底“记”了多少东西？
Meta和Google合作的论文探讨现代语言模型对训练数据的“记忆”情况。研究发明新方法精确测量“记忆”量，发现模型记忆有上限且与参数线性相关，还揭示学习转折、隐私规律等重要结论。