Adam的稳+Muon的快?华为诺亚开源ROOT破解大模型训练「既要又要」的两难困境
Adam的稳+Muon的快?华为诺亚开源ROOT破解大模型训练「既要又要」的两难困境在 LLM 优化领域,有两个响亮的名字:Adam(及其变体 AdamW)和 Muon。
在 LLM 优化领域,有两个响亮的名字:Adam(及其变体 AdamW)和 Muon。
近日,总部位于东京的初创企业 NGA 宣布,旗下亚洲领先的人工智能招聘平台 HelloBoss 完成 A 轮融资,由 BAI Capital 领投。这笔交易也是贝塔斯曼集团通过 BAI Capital 在日本市场完成的首笔创新风险投资。
Xsignal AI Holo(AI 全息)数据库显示,中国移动互联网的AI落地已彻底分化为两条路径:以微信、抖音的AI搜索为代表的“AI Overview (AIO)”旨在筑起认知的长城,将决策锁定在生态内部;而以QQ浏览器QBot为代表的“Agent in App (AIA)”则正演变为主动式的“数字员工”,重构服务分发的主权。
AI正从「规模时代」,重新走向「科研时代」。这是Ilya大神在最新采访中发表的观点。这一次,Ilya一顿输出近2万字,信息量爆炸,几乎把当下最热门的AI话题都聊了个遍:Ilya认为,目前主流的「预训练 + Scaling」路线已经明显遇到瓶颈。与其盲目上大规模,不如把注意力放回到「研究范式本身」的重构上。
AI训练背后,正在上演一场新的「华尔街迁徙」!前银行家纷纷化身AI导师,用自己的专业知识帮助OpenAI、xAI、Scale AI等AI公司训练模型,华尔街精英正在成为AI重塑华尔街的幕后推手。
Ilya重磅访谈放出!1个半小时,全程2万字,他爆出惊人观点:Scaling时代已终结,我们正走向研究时代。
具身智能赛道又迎来新的融资消息。
全模态大模型(Omnimodal Large Models, OLMs)能够理解、生成、处理并关联真实世界多种数据类型,从而实现更丰富的理解以及与复杂世界的深度交互。人工智能向全模态大模型的演进,标志着其从「专才」走向「通才」,从「工具」走向「伙伴」的关键点。
这两年,写代码这件事变了。GitHub Copilot、Cursor、Devin 一路登场,工程师开始习惯“打一段话,几千行代码自己长出来”。写得出东西,变得前所未有地容易。但很快大家发现,真正拖住上线节奏的,不再是「能不能写出来」,而是「敢不敢放上生产环境」——代码量指数级增长,验证、回归、极端场景覆盖反而被彻底压缩,测试成了 AI 时代新的“硬瓶颈”。
在推荐系统迈向多模态的今天,如何兼顾数据隐私与个性化图文理解?悉尼科技大学龙国栋教授团队联合香港理工大学杨强教授、张成奇教授团队,提出全新框架 FedVLR。该工作解决了联邦环境下多模态融合的异质性难题,已被人工智能顶级会议 AAAI 2026 接收为 Oral Presentation。