
杨植麟和梁文锋,论文撞车了
杨植麟和梁文锋,论文撞车了在马斯克发布了他用20万张卡训出的Grok3的同一天,两篇与马氏大力出奇迹“相反”路线的论文也发表在了技术社区。在这两篇论文的作者名目里,各自有一个大家熟悉的名字:梁文锋,杨植麟。
在马斯克发布了他用20万张卡训出的Grok3的同一天,两篇与马氏大力出奇迹“相反”路线的论文也发表在了技术社区。在这两篇论文的作者名目里,各自有一个大家熟悉的名字:梁文锋,杨植麟。
谷歌研究人员提出了一种创新的token拍卖模型,通过「竞拍」的方式,让智能体在文本生成过程中进行出价,确保最终输出能满足各方利益,实现最佳效果。这一机制优化了广告、内容创作等领域的协作。
英伟达CEO黄仁勋近日在接受采访时放出重磅预言——「每个人都应该立刻拥有一个AI导师!」这位执掌万亿级芯片帝国的科技巨擘,为何对AI教育如此推崇?AI导师如何重塑我们的学习方式?未来工作格局又将如何演变?让我们一起揭开AI导师时代的面纱!
DeepSeek新注意力机制论文一出,再次引爆讨论热度。
过去一年,3D 生成技术迎来爆发式增长。在大场景生成领域,涌现出一批 “静态大场景生成” 工作,如 SemCity [1]、PDD [2]、XCube [3] 等。这些研究推动了 AI 利用扩散模型的强大学习能力来解构和创造物理世界的趋势。
“凡我无法创造的,我就无法真正理解。” -- 费曼
离开OpenAI后,他们俩把ChatGPT后训练方法做成了PPT,还公开了~
Transformer 架构在过去几年中通过注意力机制在多个领域(如计算机视觉、自然语言处理和长序列任务)中取得了非凡的成就。然而,其核心组件「自注意力机制」 的计算复杂度随输入 token 数量呈二次方增长,导致资源消耗巨大,难以扩展到更长的序列或更大的模型。
我们正见证一场静默的推理革命。传统AI训练如同盲人摸象,依赖碎片化文本拼凑认知图景,DeepSeek-AI团队的CODEI/O范式首次让机器真正"理解"了推理的本质——它将代码执行中蕴含的逻辑流,转化为可解释、可验证的思维链条,犹如为AI装上了解剖推理过程的显微镜。
RedStone是一个高效构建大规模指定领域数据的处理管道,通过优化数据处理流程,从Common Crawl中提取了RedStone-Web、RedStone-Code、RedStone-Math和RedStone-QA等数据集,在多项任务中超越了现有开源数据集,显著提升了模型性能。