在人工智能领域，训练大型语言模型（LLMs）已成为推动技术进步的重要方向。然而，随着模型规模和数据集的不断扩大，传统的优化方法 —— 特别是 AdamW—— 逐渐显露出其局限性。研究人员面临着计算成本高、训练不稳定等一系列挑战，包括梯度消失或爆炸、参数矩阵更新不一致及分布式环境下的资源需求高等问题。因此，迫切需要更高效、更稳定的优化技术来应对这些复杂性。

△点击上图查看详情东坡肉、蘑菇炒青菜、清蒸鲫鱼、虾仁豆腐……做了满满一桌菜，拍张照片扔给AI，问它：图片里的哪种食物蛋白质含量最高？哪道菜尿酸偏高的人不宜多吃？AI深度思考了几秒钟，打出推理全过程，最后在图片上将答案圈了出来。这是学会推理的多模态大模 ...

来自清华大学、牛津大学、UCSC、UCLA、中科院等顶尖高校及学术机构的学者届时将联合举办 CVPR 首届计算机视觉推理扩展研讨会（Test-time Scaling in Computer Vision, ViSCALE）。本次研讨会旨在深入探讨 ...

这一次，基于20万块GPU训出的Grok 3，在数学基准测试中AIME 2024上刷新SOTA，创下了52高分。mini版本性能几乎与Claude 3.5 持平。 他表示，相较于其他模型（如o1-pro、Claude、Gemini 2.0 Flash ...

文汇报记者从同济大学获悉，曹静已任同济大学党委副书记，李翔宁任同济大学副校长（试用期一年）、党委常委。因年龄原因，吴广明不再担任同济大学党委副书记职务，陈义汉不再担任同济大学副校长职务。