
斯坦福:优化器「诸神之战」?AdamW 凭「稳定」胜出
斯坦福:优化器「诸神之战」?AdamW 凭「稳定」胜出自2014 年提出以来,Adam 及其改进版 AdamW 长期占据开放权重语言模型预训练的主导地位,帮助模型在海量数据下保持稳定并实现较快收敛。
自2014 年提出以来,Adam 及其改进版 AdamW 长期占据开放权重语言模型预训练的主导地位,帮助模型在海量数据下保持稳定并实现较快收敛。
为了降低大模型预训练成本,最近两年,出现了很多新的优化器,声称能相比较AdamW,将预训练加速1.4×到2×。但斯坦福的一项研究,指出不仅新优化器的加速低于宣称值,而且会随模型规模的增大而减弱,该研究证实了严格基准评测的必要性。
来自斯坦福的研究者们最近发布的一篇论文(https://arxiv.org/abs/2509.01684)直指RL强化学习在机器学习工程(Machine Learning Engineering)领域的两个关键问题,并克服了它们,最终仅通过Qwen2.5-3B便在MLE任务上超越了仅依赖提示(prompting)的、规模更大的静态语言模型Claude3.5。
就在刚刚,斯坦福大学经典 CV 课程 ——《CS231n:深度学习与计算机视觉》(2025 春季)正式上线了!课程网站:https://cs231n.stanford.edu/该系列课程深入探讨了深度学习架构的细节,并重点关注围绕图像分类、定位和检测等视觉识别任务的端到端模型学习,尤其是图像分类领域。
现在做 AI 课程的,不计其数,吴恩达、Andrej Karpathy,Greg Isenberg 等人更是大神下凡支教。高校如斯坦福、MIT、哈佛等也有公开课资源。
AI写论文早就不稀奇了,可如今,它甚至能提出实验方案,设计出能被验证的分子。今年10月,AI将更进一步,走上学术舞台。在一场名为Agents4Science的会议上,它不仅要当第一作者、评审,还要亲自上台报告。这不只是一次会议,更像是一场公开的实验。
AI正在无声改变美国就业市场,而最先倒下的,竟是年轻人!斯坦福大学最新研究发现:22—25岁新人,正遭遇前所未有的就业危机:毕业即失业,正在成为现实。AI「精准打击」这届美国人年轻人,年轻人还有出路吗?
美国当地时间周二,由三位斯坦福经济学家联合发布、尚未经过同行评议的最新研究显示:自2022年11月ChatGPT上线以来,生成式AI已在“可高度自动化”的岗位上显著压低年轻美国人的就业率。
人形机器人的运动控制,正成为强化学习(RL)算法应用的下一个热点研究领域。当前,主流方案大多遵循 “仿真到现实”(Sim-to-Real)的范式。研究者们通过域随机化(Domain Randomization)技术,在成千上万个具有不同物理参数的仿真环境中训练通用控制模型,期望它能凭借强大的泛化能力,直接适应动力学特性未知的真实世界。
最近,这家由前 Meta 和世嘉老兵组建AI游戏公司Studio Atelico,宣布完成500 万美元种子轮融资,由专AI的风投 Air Street Capital 领投,Hugging Face 核心成员 Thomas Wolf 参投,高调宣布要重新定义游戏体验 ,他们的目标,是让每个玩家都能拥有独一无二的动态世界。