「在离线混部」共找到 8131 篇相关文章
算力稀缺时代,如何把 GPU 用“满”
在 GPU 稀缺且利用率低的背景下,本文分析其‘用不好’的原因,探讨业界共享技术方案的局限。以腾讯云 TencentOS qGPU 为例,解析内核态虚拟化及在离线混部技术,还介绍其在多行业降本增效的实践。
RLPT:腾讯混元在预训练数据上实现自主强化学习
腾讯混元团队发布RLPT,是在预训练数据上应用强化学习的方法,可突破大语言模型扩展瓶颈。它能让模型自主学习推理能力,无需人工标注,在Qwen3 - 4B - Base模型实验中性能显著提升。
非Transformer架构落地之王,带着离线智能和原生记忆能力在上海WAIC浮出水面
在上海WAIC现场,RockAI展台的机器狗和灵巧手在离线状态表现出色,背后是其非Transformer架构的大模型Yan 2.0 Preview,有原生记忆和离线智能能力。该公司成立两年,押注此架构,产品已商业落地,还构想群体智能未来。
北航团队提出新的离线分层扩散框架:基于结构信息原理,实现稳定离线策略学习|NeurIPS 2025
北航彭浩团队提出SIHD框架,基于结构信息原理,自适应构建多尺度扩散层级,实现稳定离线策略学习。通过构建状态拓扑图、用结构信息增益引导扩散、引入结构熵正则化器,在D4RL测试中表现出色。
智元首发SOP系统:打破离线训练瓶颈,让具身智能在“干中学”
2025年VLA让机器人有通用性,但真实部署存问题。智元机器人具身研究中心提出SOP在线后训练系统,融合在线学习等,使机器人在真实环境持续进化,实验显示其能提升性能、效率,突破VLA瓶颈。
腾讯混元Hy3发布:Agent能力和产品体验跃升
7月6日腾讯混元Hy3发布,智能水平强于同尺寸模型,比肩大尺寸旗舰模型,定价降低。它已接入多个业务,API上线腾讯云TokenHub。在多领域表现出色,性价比高,采用开源协议,将在多平台上线。
腾讯混元团队最新研究:让 AI 从「固定模型」走向「实时适配系统」
腾讯混元团队提出论文《HY-WU (Part I)》,尝试让模型在推理阶段根据输入实时动态生成适合任务的参数,而非依赖固定参数。通过多类实验验证,这种方式在图像编辑等任务中有明显优势,还降低了训练复杂度。
ACL 2026 | 腾讯混元Agents工具学习新范式
腾讯混元团队在 ACL 2026 Findings 发布的 ToolCPT 指出,Agent 用不好工具病根在预训练。它从真实代码挖工具,写说明书,融入预训练,实验显示能有效提升工具运用能力,但也有局限和成本。
腾讯混元开源 4 个小尺寸模型,主打 Agent 和长文
8月4日腾讯混元开源四款小尺寸模型,参数为0.5B、1.8B、4B、7B,消费级显卡可运行。模型推理快、性价比高,在多领域表现出色,亮点是Agent和长文能力,已在腾讯多业务应用。
腾讯混元开源 4 个小尺寸模型,主打 Agent 和长文
8月4日,腾讯混元开源四款小尺寸模型,参数为0.5B、1.8B、4B、7B,消费级显卡可运行,适用于低功耗场景。模型具备推理快、性价比高特点,亮点是Agent和长文能力,已在腾讯多业务应用。