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AI 基础知识从 0.6 到 0.7—— 彻底拆解深度神经网络训练的五大核心步骤
文章以 PyTorch 手写数字识别代码为引,深入剖析深度神经网络训练的五大核心步骤,涵盖前向传播、计算损失、反向传播、更新参数和循环训练,还介绍激活函数、Dropout 等概念及正则化、优化器等技术。
DeepSeek悄悄更新:Mega MoE、FP4 Indexer来了
昨天下午,DeepSeek 更新了 DeepGEMM 代码库,带来新东西 Mega MoE。它将 MoE 计算流程整合,让数据通信和计算同时发生,提高 GPU 利用率。还尝试组合精度、搞 FP4 indexer 等,是基础设施层重构尝试。
ICML'25 | 告别手动SFT!一句话得到你的专属大模型LoRA
传统微调方法开销大、部署难,Text-to-LoRA (T2L) 框架应运而生。它基于自然语言指令对 Transformer 模型即时适配,有三种架构变体,采用两种训练方法,实验显示其在多维度表现有效。
BLIP3-o统一图像生成与理解,多模态融合趋势显现
BLIP3 - o致力于统一图像理解和生成、提升生成质量和效率。它融合自回归与扩散模型,采用CLIP + Flow Matching架构等技术亮点。经训练,在图像理解和生成任务表现出色,指令微调效果显著。
机器人长出800个心眼?阿里达摩院开源具身新大脑,硅谷又坐不住了
2026年具身智能竞争激烈,阿里达摩院开源RynnBrain“具身大脑”。它采用分层架构,在16项评测中超越前沿模型。还介绍了核心技术、训练策略等,且全系列模型、评测基准和代码均开源。
单张显卡跑出15倍推理速度,aiX-apply-4B小模型加速企业AI研发落地
3月25日,硅心科技发布专为代码变更应用场景设计的轻量级模型aiX - apply - 4B。该模型在准确率、推理速度等方面表现出色,超越部分千亿级大模型,还推出“大模型+小模型”协同架构释放企业算力价值。
比肩OpenAI Simple Codex,中国团队闯入Terminal-Bench全球第二!
Anthropic和OpenAI推出新模型后,基础大模型较量进入实战比拼。中国团队Feeling AI的CodeBrain - 1在Terminal - Bench 2.0榜单排全球第二,它聚焦代码编写运行,还能动态调整计划策略,展现出高含金量。
“Skills 不就是脚本套个壳吗?我十几年前就玩 AutoIt 了”
程序员常认为 Agent Skills 是脚本换壳,实则二者有本质差异。脚本按步执行,Skills 由 AI Agent 调度、用自然语言编排工作流。确定的事用代码,不确定的交给 Agent。Skills 降低成本、利于分享,进化快但有安全问题。
Sebastian Raschka 2026预测:Transformer统治依旧,但扩散模型正悄然崛起
知名AI研究员Sebastian Raschka预测2026年,Transformer架构在未来至少一到几年仍占统治地位,但会在效率和混合上微调。同时,扩散语言模型虽有工具调用缺陷,但在数据稀缺时或成更好的学习者。
马斯克开始疯狂剧透Grok 5了
ARC - AGI榜单官宣新SOTA,用Grok 4+程序合成技术微调,超越一众明星模型。马斯克剧透Grok 5,称其能达AGI,将几周内开始训练。投入大量训练数据和硬件资源,但成品效果仍待观察。