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以下是 AI模型训练相关的文章

2025-11-13
训练语言模型的优质数据集：来源与实践指南
- 2025-11-13
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-12
使用LLM嵌入进行文本数据特征工程的7种高级技巧
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-11
使用 SageMaker AI 和 SWIFT 微调 VLM 以实现多页文档到 JSON 的转换本文深入探讨了如何利用 Amazon SageMaker AI 和 SWIFT 框架微调视觉语言模型（VLM），以实现从复杂的多页文档中高效、准确地提取结构化 JSON 数据。我们对比了零样本、少样本等多种文档处理方法，并重点推荐微调方案，该方案能确保数据输出符合特定业务系统所需的模式，是解决发票、合同等非结构化数据处理挑战的可扩展、高精度解决方案。
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2025-11-06
构建更优良的LLM应用的必要分块技术解析
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-05
使用 Amazon Bedrock 上的自动化推理构建可靠的 AI 系统 – 第 1 部分本文是关于在 Amazon Bedrock Guardrails 中引入自动化推理（Automated Reasoning）检查的深度技术解析。该功能使用形式化验证技术，对 AI 输出进行数学验证，确保其符合业务规则和领域知识。我们将探讨其核心能力，如控制台体验、文档处理、验证类型（包括 VALID、SATISFIABLE、INVALID 等），并通过一个医院再入院风险评估系统案例，演示如何创建和测试策略，实现高置信度的内容生成。
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2025-11-02
机器学习从业者微调语言模型的实践指南本指南专为希望获得实际成果的机器学习从业者设计，深入探讨了微调大型语言模型（LLM）的实用决策框架、工具和方法。文章强调，微调应作为最后选择，优先使用提示工程和检索增强生成（RAG）。指南详细介绍了LoRA、QLoRA和Spectrum等关键的参数高效微调（PEFT）技术，并解释了如何利用DPO简化模型对齐过程。此外，文章还提供了关于数据准备的最佳实践，如高质量数据的五个特征，以及如何通过早期停止、正则化和混合指令集来有效避免过拟合和灾难性遗忘等常见陷阱，助力工程师高效部署专业化AI应用。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-02
YouTube 宣布进行重大 AI 架构重组：旨在提升效率与内容推荐质量 YouTube 宣布对人工智能（AI）架构进行战略性重组，旨在提高推荐系统的效率并提升用户体验。此次调整的核心是将现有的多个独立的推荐模型进行整合，建立一个更统一、更高效的AI服务平台。新的架构将更侧重于跨模态学习和实时反馈，以优化视频推荐的精准度和多样性。此次变革预计将显著缩短模型训练和部署时间，使YouTube能够更快地响应内容趋势和用户偏好变化。重组是YouTube应对AI快速发展挑战的重要一步，有望在提高平台整体运营效率的同时，增强内容发现能力，为创作者和观众带来更优质的体验。
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2025-10-29
技术报告：gpt-oss-safeguard-120b 和 gpt-oss-safeguard-20b 的性能与基线评估 OpenAI 发布了 gpt-oss-safeguard-120b 和 gpt-oss-safeguard-20b 两个开源权重模型，它们基于 gpt-oss 模型进行后训练，专门用于根据提供的策略对内容进行推理和标记。本文档详细介绍了这些模型的基线安全评估结果，强调其主要用途是内容分类，并讨论了其在聊天场景下的安全表现。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-10-29
深度学习模型：为什么它们可以生成如此逼真的图像？深度学习模型，尤其是生成对抗网络（GANs）和扩散模型，正以前所未有的方式重塑数字艺术和内容创作领域。这些复杂的人工智能系统如何学习和模仿现实世界的视觉信息，从而生成高保真度的逼真图像，是当前技术研究的热点。通过学习海量数据集中的模式和结构，AI能够合成出令人信服的图像，极大地拓展了AI在创意产业中的应用潜力与边界。
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- AI基础/开发
- AI创意设计
2025-10-21
RenderFormer：神经网络如何重塑3D渲染本文深度解析了微软研究院提出的新型3D渲染方法RenderFormer。该技术利用Transformer架构，将3D场景解耦表示，实现了比传统方法更高效、更高质量的图像生成。探索其如何重塑计算机图形学，并为神经渲染和内容创作带来革命性变革。
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- AI基础/开发
- AI创意设计
2025-10-21
打破人工智能基础设施中的网络瓶颈随着AI模型规模爆炸式增长，网络带宽已成为限制AI基础设施性能的关键瓶颈。本文聚焦微软研究院如何通过创新技术突破网络限制，以确保未来大规模AI训练和推理的高效稳定运行。
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- AI行业应用
- AI基础/开发
2025-10-19
如何在不增加新GPU的情况下，通过优化精度、内存和数据流来加速模型训练的三个方法
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-10-19
使用PyTorch从零开始构建Transformer模型：10天迷你课程本10天迷你课程旨在揭示当前大型语言模型（LLM）如ChatGPT背后的Transformer架构原理。课程将带领开发者从零开始，使用PyTorch构建和训练一个小型化的Transformer模型，从而深入理解其工作机制，而非将其视为黑箱。内容涵盖数据准备、BPE分词器训练、位置编码、注意力机制（如GQA）、训练流程及模型使用。课程强调项目实践，适用于具备基础Python和PyTorch经验的开发者，是掌握现代LLM核心技术的绝佳入门指南。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-10-19
使用PyTorch从零开始构建Transformer模型（10天速成课）本10天速成课程将指导您如何使用PyTorch从零开始设计、构建和训练一个较小的Transformer语言模型，以深入理解大型语言模型（LLM）的工作原理。课程聚焦于模型架构，涵盖数据准备、分词器训练、位置编码、注意力机制等核心组件的实现。通过项目实践，参与者将摆脱将AI视为“黑箱”的认知，掌握Transformer模型从头到尾的构建流程。这对于希望深入了解LLM底层机制的开发者极具价值。
- 2025-10-19
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-10-19
文本数据特征工程的七个技巧
- 2025-10-19
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-10-18
在不增加GPU的情况下，加速模型训练的三种方法
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-10-18
向量数据库终极指南：为机器学习提供快速、可扩展的相似性搜索
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2025-10-17
谷歌 DeepMind 联手“人造太阳”项目：AI 助力攻克 1 亿摄氏度高温核聚变难题谷歌 DeepMind 宣布与 Commonwealth Fusion Systems (CFS) 合作，深度融合人工智能技术，加速实现清洁、无限的核聚变能源目标。此次合作的核心在于利用 DeepMind 在深度强化学习方面的优势，解决核聚变反应堆中将等离子体约束在超过一亿摄氏度高温下的复杂物理难题。双方将通过模拟器 TORAX 优化 SPARC 装置的运行方案，并开发“AI 驾驶员”实时控制磁场，以安全高效地实现聚变能量净增益，为人类能源未来提供关键性技术支撑。
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- AI行业应用
2025-10-17
谷歌DeepMind如何联手聚变能源初创公司，利用AI优化核聚变反应堆？能源初创公司Commonwealth Fusion Systems (CFS) 宣布与谷歌DeepMind合作，利用AI技术优化其Sparc反应堆的运行。双方将利用DeepMind的Torax软件模拟等离子体，并通过AI模型寻找实现核聚变发电的最佳路径。这一合作凸显了AI在解决核聚变领域关键挑战（如等离子体控制）中的巨大潜力。
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- AI行业应用
- AI工具应用
2025-10-17
DeepMind 助力下一代核聚变能源：AI 赋能可控聚变研究谷歌 DeepMind 正在利用先进的人工智能技术，为全球核聚变研究带来革命性突破。研究团队成功开发出 AI 驱动的控制系统，能够精准调控托卡马克装置内部的等离子体，这对于实现长期、稳定的可控核聚变至关重要。AI 模型的实时决策能力，极大地提高了等离子体约束的稳定性和效率，有望加速清洁、零碳能源的商业化进程。此次合作展示了 AI 在解决人类最复杂工程挑战方面的巨大潜力，标志着能源科技迈向新纪元。
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