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颠覆LLM格局!AI2新模型OLMo2,训练过程全公开,数据架构双升级

颠覆LLM格局!AI2新模型OLMo2,训练过程全公开,数据架构双升级

颠覆LLM格局!AI2新模型OLMo2,训练过程全公开,数据架构双升级

非营利研究机构AI2近日推出的完全开放模型OLMo 2,在同等大小模型中取得了最优性能,且该模型不止开放权重,还十分大方地公开了训练数据和方法。

来自主题: AI技术研报
5973 点击    2025-01-25 09:38
推理模型规划任务成功率从5%到95%,DeepMind遗传算法新研究火了

推理模型规划任务成功率从5%到95%,DeepMind遗传算法新研究火了

推理模型规划任务成功率从5%到95%,DeepMind遗传算法新研究火了

瞄准推理时扩展(Inference-time scaling),DeepMind新的进化搜索策略火了! 所提出的“Mind Evolution”(思维进化),能够优化大语言模型(LLMs)在规划和推理中的响应。

来自主题: AI技术研报
8693 点击    2025-01-24 15:05
用慢思考提升模型安全性,北交大、鹏城实验室提出系统2对齐

用慢思考提升模型安全性,北交大、鹏城实验室提出系统2对齐

用慢思考提升模型安全性,北交大、鹏城实验室提出系统2对齐

OpenAI 在 “双十二” 发布会的最后一天公开了 o 系列背后的对齐方法 - deliberative alignment,展示了通过系统 2 的慢思考能力提升模型安全性的可行性。

来自主题: AI技术研报
7117 点击    2025-01-24 14:45
高效Attention引擎是怎样炼成的?陈天奇团队FlashInfer打响新年第一枪!

高效Attention引擎是怎样炼成的?陈天奇团队FlashInfer打响新年第一枪!

高效Attention引擎是怎样炼成的?陈天奇团队FlashInfer打响新年第一枪!

新年第一天,陈天奇团队的FlashInfer论文出炉!块稀疏、可组合、可定制、负载均衡......更快的LLM推理技术细节全公开。

来自主题: AI技术研报
6569 点击    2025-01-24 13:58
刚刚!ASP-DAC 2025最佳论文出炉,无问芯穹上交大论文获奖

刚刚!ASP-DAC 2025最佳论文出炉,无问芯穹上交大论文获奖

刚刚!ASP-DAC 2025最佳论文出炉,无问芯穹上交大论文获奖

由无问芯穹与上海交通大学联合研究团队提出的视频生成软硬一体加速器,首次实现通过差分近似和自适应数据流解决 VDiT 生成速度缓慢瓶颈,推理速度相比 A100 提升高达 16.44 倍。

来自主题: AI资讯
8563 点击    2025-01-24 13:44
不断用AI自己生成的内容去喂它,你猜怎么着?

不断用AI自己生成的内容去喂它,你猜怎么着?

不断用AI自己生成的内容去喂它,你猜怎么着?

ChatGPT等聊天机器人背后的算法能从各种各样的网络文本中抓取万亿字节的素材,文本来源可以是网络文章,也可以是社媒平台的帖子,还可以是视频里的字幕或评论。

来自主题: AI技术研报
3973 点击    2025-01-24 13:13
DeepSeek新模型大揭秘,为何它能震动全球AI圈

DeepSeek新模型大揭秘,为何它能震动全球AI圈

DeepSeek新模型大揭秘,为何它能震动全球AI圈

时隔不到一个月,DeepSeek又一次震动全球AI圈。去年 12 月,DeepSeek推出的DeepSeek-V3在全球AI领域掀起了巨大的波澜,它以极低的训练成本,实现了与GPT-4o和Claude Sonnet 3.5等顶尖模型相媲美的性能,震惊了业界。

来自主题: AI技术研报
5703 点击    2025-01-24 13:05
刚刚,豆包1.5模型家族硬核登场!「深度思考」秘笈曝光,多模态冲爆榜单

刚刚,豆包1.5模型家族硬核登场!「深度思考」秘笈曝光,多模态冲爆榜单

刚刚,豆包1.5模型家族硬核登场!「深度思考」秘笈曝光,多模态冲爆榜单

刚刚发布的豆包大模型1.5,不仅多模态能力全面提升,霸榜多个基准;更难得的是,它在训练过程中从未使用过任何其他模型生成的数据,坚决不走蒸馏「捷径」。

来自主题: AI资讯
8578 点击    2025-01-23 13:44
UC伯克利等提出具身智能「动作Tokenizer」,效率飙升5倍!

UC伯克利等提出具身智能「动作Tokenizer」,效率飙升5倍!

UC伯克利等提出具身智能「动作Tokenizer」,效率飙升5倍!

研究者提出了FAST,一种高效的动作Tokenizer。通过结合离散余弦变换(DCT)和字节对编码(BPE),FAST显著缩短了训练时间,并且能高效地学习和执行复杂任务,标志着机器人自回归Transformer训练的一个重要突破。

来自主题: AI技术研报
7249 点击    2025-01-23 13:19
化解机器人的「幻觉」:北大发布OmniManip,VLM结合双闭环系统,3D理解能力大幅提升

化解机器人的「幻觉」:北大发布OmniManip,VLM结合双闭环系统,3D理解能力大幅提升

化解机器人的「幻觉」:北大发布OmniManip,VLM结合双闭环系统,3D理解能力大幅提升

近年来视觉语⾔基础模型(Vision Language Models, VLMs)在多模态理解和⾼层次常识推理上⼤放异彩,如何将其应⽤于机器⼈以实现通⽤操作是具身智能领域的⼀个核⼼问题。这⼀⽬标的实现受两⼤关键挑战制约:

来自主题: AI技术研报
7298 点击    2025-01-23 13:09