开发者要基座模型,蚂蚁真给了!6大训练关键节点同步开源
开发者要基座模型,蚂蚁真给了!6大训练关键节点同步开源百灵为开发者提供了多个可继续训练的起点。今日,蚂蚁百灵开源Ling-3.0-tiny-base和Ling-3.0-flash-base。除最终Base模型权重外,团队还同步开放了两款模型的预训练和中期训练权重,共计6个checkpoints。
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百灵为开发者提供了多个可继续训练的起点。今日,蚂蚁百灵开源Ling-3.0-tiny-base和Ling-3.0-flash-base。除最终Base模型权重外,团队还同步开放了两款模型的预训练和中期训练权重,共计6个checkpoints。
近期,字节跳动大模型核心部门Seed完成新一轮组织调整,调整核心集中在Seed Foundation Model(Seed基础模型)板块,新设四个一级部门,重构了预训练数据、强化学习与后训练的组织链路。
在 action chunking 已成为 VLA 标配的今天,「一次执行多少步」几乎被所有工作当作一个固定的超参数。
当自动驾驶赛车以近 300 km/h 的时速在 F1 赛道上与周车进攻防守、交互博弈,它面对的问题早已不只是提升圈速。
8月18日,五一视界(51WORLD)“物理AI宏伟蓝图2030”发布会正式召开。
今天的视频生成模型,已经越来越像一个会拍电影的导演。
十多年前,Ilya Sutskever 说过这么一句话。 「模型就是想学习。」
大模型机制可解释性研究中,一直存在一个颇具反差的现实: 为了理解一个已经训练好的模型,研究者往往需要先训练一套新的稀疏表示。
视觉 - 语言 - 动作(VLA)模型已成为端到端自动驾驶的主流技术路线,但基于自回归(AR)解码的现有架构面临双重结构性瓶颈:其一,逐 Token 串行生成导致推理延迟随序列长度线性增长,严重制约实时部署;其二,训练阶段依赖真实前缀的 teacher forcing 机制,使模型在推理时暴露于自身生成的误差之上,引发长时序累积的曝光偏差(exposure bias)。
图像生成模型正从「会创作」转向「可操作」。