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#数据/训练

今日 0 条
10月31日周六
  1. Microsoft Research70

    微软从合成企业数据评估到真实 Microsoft Copilot AI 信心

    微软发布了行业评估数据生成平台,用于评估 Microsoft Copilot AI 的性能和安全性,该平台基于公开数据生成合成企业环境,并自动生成评估数据。

    推荐理由:微软通过构建行业评估数据生成平台,为 Microsoft Copilot AI 的评估提供了标准化基准,有助于提升企业对 AI 系统的信任。

10月30日周五
10月29日周四
  1. AWS Machine Learning Blog45

    AWS Ray Train 在 EKS 上实现分布式训练教程

    AWS 发布了 Ray Train 深度学习容器(DLC),用于在 EKS 上进行分布式训练,本文介绍了如何使用这些工具进行 PyTorch 训练的配置和使用。

    推荐理由:本文介绍了如何使用 AWS 的 Ray Train 深度学习容器(DLC)在 EKS 上进行分布式训练,读者可以了解如何配置和使用这些工具来优化 PyTorch 训练过程。

10月28日周三
  1. AWS Machine Learning Blog65

    Property Finder 通过 Amazon Bedrock 优化模型评估和选择

    Property Finder 发现其评估标签存在偏差,导致模型比较失去有效性。通过在 Amazon Bedrock 上应用进化提示优化,实现了更高的准确性和更低的成本。

    推荐理由:Property Finder 通过识别评估偏差、构建无偏见的真实标签和应用于 Amazon Bedrock 的进化提示优化,实现了更高的准确性和更低的成本。读者可以从中学习到如何在自己的工作负载中应用这些方法。

10月27日周二
10月23日周五
10月21日周三
  1. AWS Machine Learning Blog70

    i14与AWS合作在Trainium2上训练和部署Laplace 3B线性注意力模型

    i14与AWS合作,在Trainium2上训练和部署了Laplace 3B线性注意力模型,展示了原生PyTorch在Trainium2上的应用潜力,为智能体系统提供了新的解决方案。

    推荐理由:i14与AWS合作,在Trainium2上训练和部署了Laplace 3B线性注意力模型,展示了原生PyTorch在Trainium2上的应用潜力,为智能体系统提供了新的解决方案。

  2. AWS Machine Learning Blog45

    在 Amazon SageMaker HyperPod 上微调 GPT-OSS-20B 以实现多语言推理

    本文介绍了如何使用 Amazon SageMaker HyperPod 对 GPT-OSS-20B 进行多语言推理微调,并探讨了监督微调(SFT)和强化学习与组相对策略优化(GRPO)的应用效果。

    推荐理由:原文详细介绍了如何对 GPT-OSS-20B 进行多语言推理微调,并探讨了 SFT 和 GRPO 的应用效果,对研究该领域的读者有参考价值。

10月16日周五
  1. Microsoft Research70

    Magnetar:基于证明的通用计算

    微软研究团队开发的零知识证明虚拟机 Magnetar,在效率、通用性和安全性方面取得了重大进展,有望推动可验证计算的发展。

    推荐理由:Magnetar 是微软研究团队开发的零知识证明虚拟机,在效率、通用性和安全性方面取得了重大进展,有望推动可验证计算的发展。

10月15日周四
  1. NVIDIA Blog45

    NVIDIA 通过开放学习资源、合作和计算资源扩大对欧洲科学界的先进技术访问权限

    NVIDIA 加入欧洲委员会的 AI in Science Enablers Initiative,提供加速工具、模型和平台访问、计算和云资源、数据、科学资源、技能培训和技术支持、合作项目和试点,以及为研究人员和人才提供支持。

    推荐理由:NVIDIA 通过开放学习资源、合作和计算资源,扩大了其对欧洲科学界的先进技术访问权限,读者可以关注其对欧洲科研社区的影响。

10月13日周二
  1. Microsoft Research45

    StudentSim:通过模拟学生学习行为改进 AI 辅导系统

    微软研究团队开发的 StudentSim 系统能够模拟学生学习行为,为 AI 辅导系统的研发提供评估和改进方法,有助于加速 AI 辅导系统的迭代和优化。

    推荐理由:StudentSim 通过模拟学生学习行为,为 AI 辅导系统的研发提供了一种新的评估和改进方法,有助于加速 AI 辅导系统的迭代和优化。

10月9日周五
10月8日周四
  1. Microsoft Research78

    微软研究院开源 Agent Lightning v1.0:3500 行轻量 Agentic RL 框架,支持真实 harness 训练

    微软研究院开源 Agent Lightning v1.0,一个约 3500 行代码的轻量 Agentic RL 框架,提出 Harnessed Agentic RL 范式,让部署时使用的 agent harness 直接参与强化学习,无需在训练框架内重写 agent。

    推荐理由:微软研究院开源 3500 行 Agentic RL 框架,给出真实 harness 训练与 14.6 分提升的完整链路,可据此评估自建训练成本。

10月7日周三
10月3日周六
10月2日周五
10月1日周四
  1. NVIDIA Blog18

    NVIDIA AI 工厂如何实现高产出、长寿命与通用性以最大化投资回报

    NVIDIA 提出 AI 工厂回报取决于产出能力、使用寿命与需求三项,其平台以每兆瓦吞吐量和每 token 成本优化产出,并靠 CUDA 跨代兼容延长硬件寿命。SemiAnalysis AgentX 数据显示,Vera Rubin NVL72 每兆瓦吞吐量超 GB300 NVL72 的 30 倍,在 DeepSeek V4 Pro 上每百万 token 成本低至 45 倍。

9月30日周三
  1. Google DeepMind62

    Google DeepMind 推出 SynthID Bio,为 AI 生成蛋白质嵌入水印

    Google DeepMind 发布 SynthID Bio,将 SynthID 水印技术扩展到合成生物学,可在不损害生物功能的前提下把不可感知的签名嵌入生物代码,并能在合成出的实体蛋白质上验证。

    推荐理由:SynthID 水印从图像扩展到合成生物,读者可了解其在 DNA 合成筛查与数据库标注中的验证层作用。

9月29日周二
  1. Microsoft Research62

    微软研究院推出 Quine:面向生物学复杂性的 AI 研究系统

    微软研究院推出 Quine,一个面向生物学复杂性的 AI 研究系统,由生物世界模型和连接模型、科学工具、文献与实验人员的交互式 harness 组成。该系统与 Broad Institute 合作用于胰腺导管腺癌研究,预测并优先排序数千种化合物,最高排名化合物在湿实验中产生了最大的经典态向基底态转变,从缩小搜索空间到选出候选验证仅用一个周末。

    推荐理由:微软研究院公开 Quine 的生物世界模型与实验闭环,并给出胰腺癌化合物筛选的湿实验验证结果。

9月24日周四
  1. NVIDIA Blog62

    NVIDIA 联合 Google DeepMind 等开放 2800 多种病毒的蛋白结构数据集

    NVIDIA 加入由 Google DeepMind、EMBL-EBI 等组成的全球研究联盟,通过 AlphaFold Database 开放 2800 多种病毒的蛋白复合物预测 3D 结构,供任何科学家免费使用。

    推荐理由:NVIDIA 联合 Google DeepMind 等机构开放 2800 多种病毒的蛋白复合物结构预测,读者可了解开放科学在疫情准备中的具体做法。

9月23日周三
  1. NVIDIA Blog10

    NVIDIA 验证工程师 Sakeena Fiza:让 AI 硬件大规模稳定落地

    NVIDIA 验证工程师 Sakeena Fiza 在数据中心系统工程实验室负责硬件量产前的验证工作,她回忆 NVIDIA Rubin GPU 首次在系统层面被识别时,全球首次实现该枚举,团队当场欢呼庆祝。她将验证比作破案,目标是在客户之前发现问题,一个机架可能包含近 50 万个组件,需在真实工况下作为整体系统承受压力测试。

9月21日周一
9月16日周三
9月10日周四
  1. OpenAI News50

    OpenAI 在 ChatGPT Work 中推出 Data agent

    OpenAI 在 ChatGPT Work 中推出 Data agent,面向所有用户开放。该功能支持接入公司数据、用自然语言让 AI 挖掘洞察并构建交互式仪表盘。

    推荐理由:OpenAI 在 ChatGPT Work 中上线 Data agent,读者可了解企业数据接入与自然语言建看板的新入口。

9月8日周二
  1. Google DeepMind71

    Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas,覆盖人类基因组 90 亿个单核苷酸变异预测

    Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas,一个包含人类基因组 90 亿个单核苷酸变异效应预测的平台,规模达 1PB,是 AlphaFold Database 的 30 倍以上,已通过网站门户免费开放给学术研究使用。

    推荐理由:AlphaGenome Atlas 把 90 亿个单核苷酸变异的预测结果做成可检索资源,读者可据此了解基因组变异解读的规模化路径。

9月1日周二
8月21日周五
  1. Microsoft Research40

    微软 Skala 1.1 发布:训练数据增 2.5 倍,已接入 CP2K 并推进 Psi4、FHI-aims、ORCA、VASP 集成

    微软研究院发布深度学习 DFT 交换关联泛函 Skala 1.1,训练数据比首个公开版本多 2.5 倍,在 GMTKN55 的 55 个类别中 32 项排名第一,加权平均误差 2.8 kcal/mol。Skala 现已在 CP2K 中可用,并正被集成进 Psi4、FHI-aims、ORCA 和 VASP,同时微软推出持续追踪各版本计算性能的 living benchmark。

8月12日周三
8月6日周四
  1. Google DeepMind76

    Google DeepMind 开源 WeatherNext 气旋预报模型

    Google DeepMind 在 Nature 发表论文,称 WeatherNext AI 模型在气旋路径、强度和风场结构预报上达到 SOTA,平均多出一天预报时效,三天预报精度相当于此前模型的两天水平。

    推荐理由:原文给出气旋路径与强度预报的领先幅度和开源范围,读者可据此判断气象预报模型的进展与可用性。

7月26日周日
  1. Berkeley AI Research38

    Berkeley AI Research 提出 ABBEL:用信念状态监督 LLM 长程交互中的摘要更新

    Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架,将 LLM 的摘要内容隔离为自然语言"信念状态"并加以监督,以缓解递归摘要带来的性能损失。在 CollabBench 协作编程任务上,采用基于重构的信念评分后,ABBEL 将相对全上下文模型的性能差距缩小约 50%,训练步数从 100 步降至 50 步,峰值上下文 token 数也显著低于全上下文设置。

7月14日周二
7月7日周二
6月30日周二
6月17日周三
5月16日周六