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。
互联网上,越来越多的句子有一股「AI味」。风景永远惊艳,事件永远关键,语言被磨成光滑的模板。于是,Wikipedia在成千上万次巡查里最先察觉,并悄悄发起一场清理行动。
最近,SuperMe 完成了 680 万美元的种子轮融资,由 Greylock 的 Mike Duboe 领投。这家公司正试图用 AI 重新定义职业网络的运作方式,让真正的专业知识变得可被发现、可被访问,而不需要专业人士成为全职内容创作者
2025 年,AIGC 热度再冲新高:从社交头像、电商海报到影视分镜,AI 生成内容已全面渗透日常创作。在这股浪潮中,Nano Banana、Qwen Edit 等通用图像编辑大模型功能强大,涵盖了广泛的图像编辑场景。特别是最新爆火的 Nano Banana Pro 能将文字指令转化为高精度图像,精准呈现复杂场景。但是上述图像编辑大模型在一些细分领域的表现仍有不足,并且用于简单任务性价比不高。
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。
前两天,Google发了一个非常有趣的论文: 《Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures》
当AI能「看」见实验室的细节,能「听」见研究员的每一次反应,能「感知」实验进展的每一点变化——它的推理将不再局限于硅基世界。那时,AI将通过人类的双手,直接参与并改变物理现实。它或许将成为实验室中最勤奋、最可靠的「智能伙伴」。
业务团队可能说他们想要个负重一吨,时速两百公里的马车…… 现如今,借助向量检索能力,实现基于语义相似度的智能搜索,已经是所有电商、推荐、社区平台技术架构的重要一环。 作为拥有约 1.08 亿日活、 1
刚刚,Anthropic 发布了一项新研究成果。今天,他们发布的成果是《Natural emergent misalignment from reward hacking》,来自 Anthropic 对齐团队(Alignment Team)。他们发现,现实中的 AI 训练过程可能会意外产生未对齐的(misaligned)模型。
正式入职小米还不到10天,罗福莉的首篇论文,这就来了!针对自驾与具身操作场景的知识迁移难题,MiMo团队提出并开源了全球首个打通这两大领域的跨具身(X - Embodied)基座模型——MiMo-Embodied。