大模型能“原地”改参数了!字节Seed&北大新论文:测试时推理无需加层重训练
大模型能“原地”改参数了!字节Seed&北大新论文:测试时推理无需加层重训练字节Seed最新研究,让大模型能“原地改参数”了。既不用改模型结构,也不用重新训练,还跑得很快。具体是这么个情况。智能体时代嘛,大家都知道模型们面对的任务开始变得越来越复杂、上下文越来越长。
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AI交互的「机械感」消失了!今天,豆包甩出原生全双工语音大模型Seeduplex,不仅能边听边说,甚至能听懂你在思考时的「卡壳」,就算环境再吵也不怕,抗干扰能力直接拉满。
让大模型真正走进现实世界,是当下最迫切的需求之一。
RL之后,大模型为什么更容易「越训越单一」?面对五花八门的改进思路,也许答案并不复杂:先试着改一改KL项。
被动成为新一代 AI 黄埔军校的字节跳动。
大模型(LLM)的世界知识和推理能力是实现下一代推荐系统,即基于大模型的推荐系统(LLM4Recsys)的重要基石。来自meta ai的研究者们尝试将推理模型引入再排序阶段,推荐系统的最后一环。
刚刚,Meta 重金组建的超级智能实验室(SML)交卷!这也是年轻华人 Alexandr Wang 带领该团队后,交出的首份成绩。全新自研模型 Muse Spark 上线。
全网震撼!《生化危机》女主跨界撸码,用Claude造出地表最强AI记忆系统,斩获全球首个满分。一年仅0.7美元,就能让大模型拥有永久记忆。
大模型正在批量生成「看起来很像真的」学术论述,但这些论述背后的引用,真的成立吗?更关键的是:当被引论文被付费墙锁住、原文根本读不到时,自动化核验是否就注定失效?
LangChain 只换了模型外面的基础设施——同一个模型、同一套权重——就从 TerminalBench 2.0 排行榜 30 名开外直接跳到了第 5 名。另一个独立研究项目让大模型自己优化这层基础设施,达到了 76.4% 的通过率,超过了所有人工设计的方案。