优化关键词检索结果

预训练还不够苦

Pre-training isn’t bitter enough

理查德·萨顿 (Richard Sutton) 的“惨痛教训”通常被解读为对人工智能系统构建过多人类知识的警告。从长远来看,获胜的方法不是那些最直接编码我们聪明直觉的方法,而是那些可扩展的方法:搜索、学习和其他可以吸收更多计算和数据的通用方法。乍一看,现代基础模型预训练看起来就像是该课程的胜利。我们采用通用架构,将其暴露给海量数据,并以简单的自我监督目标对其进行训练。语言模型预测下一个标记。视觉模型重建遮罩斑块、对齐视图或匹配教师表示。该配方简单且可扩展。但有一个问题。预训练可能会遵循“痛苦的教训”来训练模型,但不会选择模型应该训练的内容。目标仍然是在训练循环之外选择的。我们进行大规模的预训练

2026 年 5 款非美国制造的最佳坦克,排名:德国、韩国、以色列、英国和法国都建造了艾布拉姆斯无法制造的东西

5 Best Tanks Not Made in the USA in 2026, Ranked: Germany, South Korea, Israel, Britain, and France Each Build Something the Abrams Can’t

几乎所有“最佳坦克”排名都以美国 M1 艾布拉姆斯为桂冠,这是有充分理由的,但这隐藏了一个更有趣的问题:世界其他国家正在建造什么,以及它在自己的游戏中在哪些方面击败了艾布拉姆斯?剔除美国坦克并根据其优点进行排名,到 2026 年,五款主战坦克将脱颖而出,每一款都针对艾布拉姆斯不具备的功能进行了优化,从火力到生存能力,再到纯粹的可用性。

即使很饿,我也不会吃这个

Even Ravenous, I Wouldn’t Eat This

煮鸡头是你画路的地方。 Patreon 上的早期且无广告 – patreon.com/mikedrop Marc Gonsalves | Mike Drop 第 241 集每周三订阅更精彩的对话和新剧集。 #podcast #army #veterans #columbia ———- TEAM 狗粮、零食和补充剂成为您爱犬的英雄:Workforce Canine 由前海豹突击队和特种作战 K9 教练拥有,提供一整套由科学支持的优质宠物食品、零食和膳食补充剂的饮食方案,以优化您的爱犬的健康,这些产品都是根据严格的要求和实际经验打造的。 https://www.teamdog.store 团队狗在

激励以自我为中心的视频理解模型中的时间意识

Incentivizing Temporal-Awareness in Egocentric Video Understanding Models

多模态大语言模型 (MLLM) 最近在视觉理解方面表现出了强大的性能,但它们往往缺乏时间意识,特别是在以自我为中心的环境中,其中推理取决于事件的正确排序和演变。这种缺陷部分源于训练目标未能明确奖励时间推理,而是依赖于帧级空间快捷方式。为了解决这个限制,我们提出了时态全局策略优化(TGPO),这是一种具有可验证奖励的强化学习(RLVR)算法,旨在激励时态……

第一军团的“适应战斗”计划为部队带来全面的健康和健身

I Corps' Fit to Fight Initiative Brings Holistic Health, Fitness to the Force

陆军的“适应战斗”计划将指导、营养、睡眠优化、心理表现和恢复策略结合起来,为士兵提供提高表现所需的资源,同时降低受伤风险。

遗忘教学模型:使用 Amazon Nova 选择性遗忘

Teaching models to forget: Selective unlearning with Amazon Nova

在这篇文章中,我们介绍了反向直接偏好优化 (rDPO),这是 Amazon Nova 可自定义内容审核设置 (CCMS) 背后的一种新颖的遗忘技术,并展示了它如何在保持模型质量的同时减少过度偏转。我们还为想要将这些偏好优化技术应用到自己的实验中的客户提供指导。

软计算,第 30 卷,第 6 期,2026 年 6 月

Soft Computing, Volume 30, Issue 6, June 2026

1) 半德摩根几乎分布格作者:Gezahagne Mulat Addis, Wondwosen Zemene Norahun, B. Davvaz 页数:3783 - 37982) F 展开法分析 Murnaghan 圆柱弹性杆中的纳维-伯努利假设和洛夫假设驱动的非线性色散波作者: Rathinavel Silambarasan, Adem Kilicman, Zakia Hammouch 页数: 3799 - 38273) 使用混合方法增强光伏和超导磁能存储逆变器中的电网稳定性无功功率管理作者: Dinesh Kumar Singh, Manoranjan Kumar Sinha, Sang

重新定义疼痛到底是什么

Redefining What Ache Actually Is

射击。流血。损坏的。还有吗啡?没有做惊心动魄的因素。 Patreon 上的早期且无广告 – patreon.com/mikedrop Chuck Ritter | Mike Drop 第 243 集每周三订阅更精彩的对话和新剧集。 #navyseals #specialforces #300 #spartan ———- TEAM 狗粮、零食和补充剂 成为您爱犬的英雄:Staff Canine 由前海豹突击队和特种作战 K9 教练拥有,提供一整套由科学支持的优质宠物食品、零食和膳食补充剂,以优化您爱犬的健康,这些产品均来自严格的要求和实际经验。 https://www.teamdog.store

“液滴拖把”清洁太阳能电池板,每年可节省数十亿加仑的水

‘Liquid droplet mops’ clean solar panels, could save billions of gallons of water annually

液滴拖把优化了液滴冲击能量,可将太阳能电池板清洁所需的水量减少高达 80%。“液滴拖把”清洁太阳能电池板,每年可节省数十亿加仑的水,该帖子首先出现在《先进科学新闻》上。

DynaMiCS:使用动态混合在性能约束下微调法学硕士

DynaMiCS: Fine-Tuning LLMs with Performance Constraints Using Dynamic Mixtures

大型语言模型的多域微调需要提高目标域的性能,同时保留受限域的性能,例如常识、指令遵循或安全评估。现有的数据混合策略依赖于固定的启发式或自适应规则,无法明确强制保留此类功能。我们提出了 DynaMiCS,一种动态混合优化器,它将多域微调作为约束优化问题。每次更新时,DynaMiCS 都会执行短的特定域探测运行,以估计局部的斜率矩阵...

Amazon Quick Chat 的多数据集主题最佳实践

Multi-dataset Topic best practices for Amazon Quick Chat

本文适用于为基于自然语言聊天的探索构建或优化 Quick Sight 主题的数据架构师、商业智能 (BI) 工程师和分析工程师。

英国和荷兰签署 24 亿英镑的下一代两栖舰协议

UK and Netherlands Sign £2.4 Billion Deal for Next-Gen Amphibious Ships

英国和荷兰签署了一项具有里程碑意义的 24 亿英镑协议,将建造八艘下一代 15,000 吨级两栖运输舰,针对混合无人机战争进行了优化。英国国防部新闻稿 根据今天(2026 年 7 月 7 日)签署的新海上合作伙伴关系,英国和荷兰军队将装备新型两栖运输舰。英国和荷兰签署价值 24 亿英镑的下一代两栖舰协议首先出现在《海军新闻》上。

阻止 300 斯巴达战士?

Preventing 300 Spartans?

人们对数字争论不休——是一百万吗? 30万? 10k?没关系。如果你确实是 300 人中的一员,那么你仍然完蛋了。不管怎样,他们通常都会打架。 Patreon 上的早期且无广告 – patreon.com/mikedrop Chuck Ritter | Mike Drop 第 243 集每周三订阅更精彩的对话和新剧集。 #navyseals #specialforces #300 #spartan ———- 团队狗粮、零食和补充剂 成为您狗狗的英雄:由前海豹突击队和特殊行动 K9 教练拥有的老兵,Workforce Canine 提供一整套由科学支持的优质宠物食品、零食和膳食补充剂的食物计划,

为什么你不应该闭嘴

Why You Should not Run Your Mouth

提供了一个全新的短语,“Speak sh*t, get hit”…Patreon 早期且无广告 – patreon.com/mikedrop Chuck Ritter | Mike Drop 第 243 集每周三订阅更精彩的对话和新剧集。 #navyseals #specialforces #navy #veterans ———- TEAM 狗粮、零食和补充剂 成为您爱犬的英雄:Group Canine 由前海豹突击队和特种作战 K9 教练拥有,提供完整的减肥计划,包括有科学依据的优质宠物食品、零食和膳食补充剂,以优化您爱犬的健康,这些产品均来自严格的要求和实际经验。 https://www.

科学家开发出新方法来生成用于训练人工智能的蛋白质数据集

Scientists develop new method to generate protein datasets for training AI

生成蛋白质活性数据(上)、读取输出和训练 AI 模型(下)的过程。图片来源:Linqi Cheng/莱斯大学。作者:Rachel Leeson 蛋白质工程是人工智能研究的一个领域。每种蛋白质均由氨基酸组成;为了优化蛋白质功能,研究人员通过切换 [...] 之一来修改蛋白质

Assaia 通过 ApronAI 部署扩展到日本

Assaia expands to Japan with ApronAI deployment

Assaia 宣布北海道机场公司 (HAP) 正在新千岁机场的国际航站楼部署其技术,以优化飞机周转运营。在丸红公司的推动下,合作伙伴关系 [...]

使用 Amazon Bedrock AgentCore Observability 调试生产代理

Debugging production agents with Amazon Bedrock AgentCore Observability

在本文中,您将了解如何使用内置的可观察性功能来调试生产代理故障。我们介绍常见的故障模式,展示如何通过跟踪和指标分析代理行为,并提供结构化工作流程来解决无限循环和工具调用失败等问题。这是由两部分组成的系列的第 1 部分。第 2 部分介绍性能优化和内存管理。

空中客车公司在贝尔格莱德举办机队和网络实验室

Airbus hosts Fleet and Network Lab in Belgrade

新闻快讯欧洲飞机制造商空中客车公司过去几天在贝尔格莱德举办了机队和网络实验室。该高级培训和协作计划专为负责机队规划、网络战略、调度和商业开发的航空公司专业人士而设计。此次活动有多家运营商参与。通过数据驱动分析、案例研究和实践研讨会的结合,参与者学习如何优化飞机利用率、评估新航线机会、平衡运力与市场需求以及最大限度地提高机队效率。最近举办仅限受邀人士参加的活动的城市包括新加坡、迪拜、迈阿密、图卢兹和伊斯坦布尔。几周前,波音公司在塞尔维亚首都举行了航空公司规划研讨会。 EX-YU航空新闻