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全部动态

今日 2 条
5月13日周三
5月12日周二
5月11日周一
5月8日周五
  1. Berkeley AI Research31

    自适应并行推理:高效推理扩展的新范式

    伯克利 AI 研究团队梳理了并行推理领域进展,重点分析自适应并行推理——让模型自行决定何时分解并并行化独立子任务、生成多少并发线程以及如何协调。现有方法如 Self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink、Hogwild! Inference 的并行结构多由外部设定,而非模型自主选择。

5月7日周四
5月6日周三
  1. Google DeepMind73

    Google DeepMind 公布 AlphaEvolve 一年进展:从 TPU 设计到商业客户落地

    Google DeepMind 回顾了 Gemini 驱动的编码智能体 AlphaEvolve 发布一年来的应用进展,称其已从试点成为 Google 基础设施的核心组件,用于优化下一代 TPU 设计和缓存替换策略。

    推荐理由:原文汇总了 AlphaEvolve 在基因组、电网、量子物理和商业客户中的落地数据,可据此判断编码智能体的跨领域适用范围。

5月5日周二
  1. OpenAI News67

    OpenAI 发布 GPT-5.5 Instant,更新 ChatGPT 默认模型

    OpenAI 发布 GPT-5.5 Instant,将其作为 ChatGPT 的默认模型。官方称该版本提供更智能、更准确的回答,减少模型幻觉,并改进个性化控制。

    推荐理由:官方给出 GPT-5.5 Instant 作为 ChatGPT 默认模型的能力变化,读者可据此了解默认体验的调整方向。

5月4日周一
5月2日周六
4月30日周四
4月29日周三
  1. Hugging Face Blog60

    Granite 4.1 LLM 是如何训练的:IBM 公开数据工程、预训练与强化学习全流程

    IBM Granite 团队发布技术文章,详解 Granite 4.1 系列稠密 LLM(3B、8B、30B)的训练流程:约 15T tokens 五阶段预训练,上下文窗口经长上下文扩展至 512K tokens,随后用约 4.1M 条高质量样本做 SFT,并采用 on-policy GRPO 配合 DAPO loss 的多阶段强化学习。

    推荐理由:Granite 4.1 团队公开了从数据配比到多阶段 RL 的完整训练细节,可对照其 8B 稠密模型追平 32B MoE 的结论。