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KAIST团队:如何让AI模型更高效?

想象一下,如果你的手机能够在处理复杂任务时既快速又节能,那该多好?韩国科学技术院(KAIST)的研究团队刚刚在2025年3月的《机器学习研究汇刊》上发表了一项令人兴奋的研究成果,他们开发出了一种让人工智能模型变得更高效的全新方法。这项研究的第一作者是宋佑民(W

模型 mamba token kaist kaist团队 2025-06-11 17:28  7

「Next-Token」范式改变!刚刚,强化学习预训练来了

在 2016 年的一次演讲中,Yann LeCun 曾将强化学习比喻成蛋糕上的樱桃。他提到,「如果把智能比作一块蛋糕,那么无监督学习就是蛋糕的主体,监督学习就是蛋糕上的糖霜,而强化学习则是糖霜上的樱桃。我们已经知道如何制作糖霜和樱桃,但却不知道如何制作蛋糕本身

训练 范式 llm token rpt 2025-06-11 12:39  4

哈佛等顶尖学府研究Token压缩,重塑生成式AI未来

在2025年5月发表于arXiv的一篇前沿研究论文中,来自哈佛大学、东北大学、中国科学院、武汉大学、麻省理工学院和北京大学的多位研究者联合提出了一个颠覆性观点:Token压缩不仅仅是提高AI模型运行效率的工具,更应该成为生成式AI模型设计的核心原则。这项由Zh

模态 研究 哈佛 学府 token 2025-06-03 11:51  6