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重磅!淘天联合爱橙开源强化学习训练框架ROLL,高效支持十亿到千亿参数大模型训练

重磅!淘天联合爱橙开源强化学习训练框架ROLL,高效支持十亿到千亿参数大模型训练

重磅!淘天联合爱橙开源强化学习训练框架ROLL,高效支持十亿到千亿参数大模型训练

过去几年,随着基于人类偏好的强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback,RLHF)的兴起,强化学习(Reinforcement Learning,RL)已成为大语言模型(Large Language Model,LLM)后训练阶段的关键技术。

来自主题: AI技术研报
5458 点击    2025-06-25 16:55
ICML 2025 Oral | 从「浅对齐」到「深思熟虑」,清华牵头搭起大模型安全的下一级阶梯

ICML 2025 Oral | 从「浅对齐」到「深思熟虑」,清华牵头搭起大模型安全的下一级阶梯

ICML 2025 Oral | 从「浅对齐」到「深思熟虑」,清华牵头搭起大模型安全的下一级阶梯

在大语言模型(LLM)加速进入法律、医疗、金融等高风险应用场景的当下,“安全对齐”不再只是一个选项,而是每一位模型开发者与AI落地者都必须正面应对的挑战。

来自主题: AI技术研报
6859 点击    2025-06-25 16:41
7B小模型超越DeepSeek-R1:模仿人类教师,弱模型也能教出强推理LLM | Transformer作者团队

7B小模型超越DeepSeek-R1:模仿人类教师,弱模型也能教出强推理LLM | Transformer作者团队

7B小模型超越DeepSeek-R1:模仿人类教师,弱模型也能教出强推理LLM | Transformer作者团队

Thinking模式当道,教师模型也该学会“启发式”教学了—— 由Transformer作者之一Llion Jones创立的明星AI公司Sakana AI,带着他们的新方法来了!

来自主题: AI技术研报
8078 点击    2025-06-25 10:55
Cache Me If You Can:陈丹琦团队如何「抓住」关键缓存,解放LLM内存?

Cache Me If You Can:陈丹琦团队如何「抓住」关键缓存,解放LLM内存?

Cache Me If You Can:陈丹琦团队如何「抓住」关键缓存,解放LLM内存?

普林斯顿大学计算机科学系助理教授陈丹琦团队又有了新论文了。近期,诸如「长思维链」等技术的兴起,带来了需要模型生成数万个 token 的全新工作负载。

来自主题: AI技术研报
8076 点击    2025-06-25 10:51
信息过载时代,如何真正「懂」LLM?从MIT分享的50个面试题开始

信息过载时代,如何真正「懂」LLM?从MIT分享的50个面试题开始

信息过载时代,如何真正「懂」LLM?从MIT分享的50个面试题开始

人类从农耕时代到工业时代花了数千年,从工业时代到信息时代又花了两百多年,而 LLM 仅出现不到十年,就已将曾经遥不可及的人工智能能力普及给大众,让全球数亿人能够通过自然语言进行创作、编程和推理。

来自主题: AI技术研报
7994 点击    2025-06-25 10:37
LLM进入「拖拽时代」!只靠Prompt,几秒定制一个大模型,效率飙升12000倍

LLM进入「拖拽时代」!只靠Prompt,几秒定制一个大模型,效率飙升12000倍

LLM进入「拖拽时代」!只靠Prompt,几秒定制一个大模型,效率飙升12000倍

最近,来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新性地提出了一种「拖拽式大语言模型」(DnD),它可以基于提示词快速生成模型参数,无需微调就能适应任务。不仅效率最高提升12000倍,而且具备出色的零样本泛化能力。

来自主题: AI技术研报
7142 点击    2025-06-24 14:26
英伟达笑到最后!训练2000步,1.5B逆袭7B巨兽,Scaling真来了

英伟达笑到最后!训练2000步,1.5B逆袭7B巨兽,Scaling真来了

英伟达笑到最后!训练2000步,1.5B逆袭7B巨兽,Scaling真来了

强化学习可以提升LLM推理吗?英伟达ProRL用超2000步训练配方给出了响亮的答案。仅15亿参数模型,媲美Deepseek-R1-7B,数学、代码等全面泛化。

来自主题: AI技术研报
6427 点击    2025-06-22 16:32
大模型到底是怎么「思考」的?第一篇系统性综述SAE的文章来了

大模型到底是怎么「思考」的?第一篇系统性综述SAE的文章来了

大模型到底是怎么「思考」的?第一篇系统性综述SAE的文章来了

在 ChatGPT 等大语言模型(LLMs)席卷全球的今天,越来越多的研究者意识到:我们需要的不只是 “会说话” 的 LLM,更是 “能解释” 的 LLM。

来自主题: AI技术研报
7773 点击    2025-06-22 16:25