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技术方向

数据与训练 最新动态

大模型是怎么练出来的:数据集构建、合成数据、预训练与后训练方法、算力与训练成本。

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更新

数据与训练的精选

10月22日周四第 1–2 条
  1. Hugging Face Blog67

    NVIDIA 发布 Kumo Relational 关系型数据基础模型,无需训练即可预测

    NVIDIA 发布预训练关系型基础模型 Kumo Relational,可直接在企业数据库上通过预测查询做流失、需求、欺诈等预测,无需任务训练和特征工程。该模型在 15 个数据库的 41 项任务上超过监督式关系深度学习和梯度提升树管线,在 SAP SALT 基准上 MRR 超 AutoGluon 集成 8%,微调后领先 16%,可扩展到 500B+ 行的数据库。

    推荐理由:官方发布了面向关系型数据库的预训练基础模型并附代码和权重,读者可以了解其免训练预测架构和基准表现。

    Alpha-X 解读
10月17日周六
  1. Google Research71

    Google Research 发布 VERID 框架与闭环湿实验室研究,让 AI 智能体驱动生物实验

    Google Research 发布 VERID 框架及三项研究,构建 AI 智能体自主运行湿实验室的基础。VERID 基于开源 PyLabRobot,提供实验室工作单元的语义数字孪生、实时 3D 状态追踪、虚拟试运行和硬件安全检查,所有协议先经模拟验证再交给液体处理机器人。

    推荐理由:原文给出 VERID 数字孪生框架与两条闭环实验的量化结果,读者可以了解 AI 智能体接入真实湿实验室的具体路径与安全设计。

    Alpha-X 解读