漫话开发者 - UWL.ME 精选全球AI前沿科技和开源产品
2025-06-25 talkingdev

[论文推荐]ContinualFlow:生成模型中的持续流优化技术

近日,一项名为ContinualFlow的创新技术为生成模型领域带来突破性进展。该技术通过流向能量重加权目标的匹配方法,直接从模型分布中剔除不需要的区域,从而避免了传统方法所需的完整模型重新训练过程。这一技术的核...

Read More
2025-06-24 talkingdev

[论文推荐]SeLoRA技术突破:通过稀疏谱子空间重构削减LoRA冗余参数

来自arXiv的最新研究论文提出SeLoRA(Spectral-efficient Low-Rank Adaptation)技术,通过将LoRA适配器重新参数化为稀疏谱子空间,在保持模型表达能力的前提下显著减少冗余参数。该技术在多模态任务测试中表现突出...

Read More
2025-06-02 talkingdev

开发者指南:何时需要对大型语言模型进行微调?

近日,Kiln公司发布了一篇关于大型语言模型(LLM)微调的深度指南,引发了开发者社区的广泛讨论。文章详细探讨了在什么情况下需要对预训练的大型语言模型进行微调,以及如何开始这一过程的技术细节。随着ChatGPT等大模...

Read More
2025-05-20 talkingdev

[开源]基于AWS低成本微调Qwen2.5B模型实现推理能力突破

GitHub最新开源项目展示了一种针对Qwen2.5B大语言模型的创新微调方案,该方案采用SFT(监督微调)结合GRPO(梯度反向传播优化)的混合训练框架,其技术路线受到DeepSeek R1架构启发,并针对AWS云平台进行了专项优化...

Read More
2025-05-05 talkingdev

[论文推荐]FUSED提出高效联邦遗忘机制:可逆且低成本的稀疏遗忘适配器

联邦学习领域迎来突破性进展,FUSED(Federated Unlearning with Sparse Efficient Deletion)系统通过创新的稀疏遗忘适配器技术,首次实现了联邦学习环境下的定向知识擦除与可逆操作。该技术通过在模型微调层植入轻...

Read More
2025-05-01 talkingdev

[论文推荐]研究人员发现通过表征控制向量可调节大语言模型推理能力

最新研究表明,通过在大语言模型(LLM)的残差流中实施简单的表征控制向量干预,可显著调节其推理性能。这项发表于arXiv的突破性研究揭示了神经网络内部表征与逻辑推理能力的直接关联,为可解释AI领域提供了新工具。...

Read More
2025-05-01 talkingdev

Promptrepo:无需编码,用Google Sheets即可微调AI模型

Promptrepo团队推出了一款创新工具,旨在让产品团队(而不仅仅是机器学习工程师)能够轻松进行AI模型的微调。OpenAI首席产品官近期分享了微调技术在从客户支持到深度研究等领域的广泛应用,并称其为严肃AI团队的未来...

Read More
2025-04-18 talkingdev

法国AI初创公司Mistral推出快速构建定制分类器的新产品

法国人工智能初创公司Mistral近日推出了一项创新产品,该产品使用户能够快速构建和部署针对多种任务的定制分类器,如垃圾邮件过滤、内容审核等。这一技术的推出标志着AI模型微调领域的重大进步,特别是在处理特定领...

Read More
  1. Prev Page
  2. 2
  3. 3
  4. 4
  5. Next Page