搜索
If I Had One Bet on Robot Learning, I’d Bet on Cross-Entropy. 大语言模型的成功揭示了一个适用于一维序列数据的清晰 Scaling Law：通过自回归训练，并采用交叉熵（cross-entropy）目标函数预测下一个 token 的概率分布，模型能够建模非常复杂的语义概率分布，并随着数据规模和模型规模的增长持续提升性能。
AIGC相关创作中，多个LoRA合并到一起，画风串味、角色崩坏几乎是必然。
给一个需要长期维护的知识库做数据库选型，通常会碰到两类问题：内容持续更新以后，框架能不能方便修改和回退；数据量和负载上来以后，底层向量数据库能不能根据需求切换。
Agent 完成任务后，学到的经验去了哪里？
当多个大语言模型（LLM）组成「招聘委员会」，共同筛选简历、讨论候选人、打分并投票时，我们通常会用最终录用率来判断系统是否公平。
在 Milvus 里，HNSW 通常用于追求较高 Recall 的向量检索。
自动手语翻译中，一直存在一个隐蔽难题：模型即使已经较好地对齐了视觉与文本，也可能在逐词生成时，被某个局部合理、却缺少视觉证据支持的词带偏。
最近，GPT-6 Astra 的三维建模与空间理解 demo 引发关注。它能在 Blender 中搭建带家具和庭院的住宅，再将场景转入 Unreal Engine 5，让人能走进房间、打开柜门，甚至操作咖啡机。
过去两年，AI 领域最激动人心的叙事之一，是让模型自己改进自己：自己生成训练数据、自己改写提示词、自己修复自己的代码。这条路线叫递归自我改进（Recursive Self-Improvement，RSI）。
融资资金将用于扩大前沿模型研究、提升模型训练算力等。 编译 | 杨京丽 编辑 | 李水青 智东西9月8日消息，今日，法国AI公司Mistral宣布完成30亿欧元（约合人民币234亿元）D轮融资，投后估