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以下是模型训练相关的文章

2026-02-10
使用 Hugging Face 和 Amazon SageMaker AI 扩展 LLM 微调能力企业正越来越多地将通用大语言模型（LLM）转向基于私有数据进行专业化微调。本文深入探讨了如何利用 Hugging Face 与 Amazon SageMaker AI 的紧密集成，克服扩展 LLM 微调的技术和运营挑战。通过集成了 LoRA 和 FSDP 等先进技术，企业能够简化模型定制流程，加速实现领域特定 LLM 的价值，同时保持对数据的完全控制。
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2026-02-07
机器人变得更聪明：湖北人形机器人创新中心完成首单训练数据交易湖北人形机器人创新中心成功完成了中国企业间首笔人形机器人训练数据交易。文章详细介绍了人形机器人如何通过遥操作、仿真和视频学习获取“知识”，并强调了跨越“奇点时刻”对海量有效数据的需求，以及数据共享和多方参与对机器人成长的关键性作用。
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2026-02-05
将您的机器学习模型导出为ONNX格式
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2026-01-30
Scikit-learn 超参数调优的 7 个技巧
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2026-01-23
Open Notebook：一个真正的开源私密版 NotebookLM 替代品？随着人工智能在研究和学习中日益核心化，云端AI笔记工具带来的数据隐私风险日益凸显。Open Notebook应运而生，它是一个开源的、AI驱动的平台，旨在让用户在保持对数据完全控制的前提下进行笔记记录、整理和互动。该平台支持本地部署或自托管，集成了AI辅助总结、情境洞察和多模态内容管理，直接解决了传统云服务中的数据锁定和隐私泄露问题。Open Notebook通过提供灵活的AI模型集成（如支持Ollama）和多类型内容（PDF、YouTube视频等）处理能力，为寻求隐私保护的独立研究人员和...
- 2026-01-23
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- AI工具应用
- AI基础/开发
2026-01-22
量化大语言模型分步指南：将 FP16 模型转换为 GGUF
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2026-01-22
LLM量化指南：将FP16模型逐步转换为GGUF格式
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2026-01-21
我们在同一数据集上调优了4个分类器：结果均未实际提升机器学习中的超参数调优常被视为提升模型性能的“灵丹妙药”。然而，一项使用葡萄牙学生表现数据进行的严格实验表明，对四种不同分类器进行嵌套交叉验证和网格搜索调优后，性能平均下降了0.0005，且无统计学意义上的提升。实验采用了严谨的方法论，包括防止数据泄露和使用McNemar's检验，揭示了在数据信号有限或默认参数已高度优化的情况下，调优可能并不总是带来价值。这强调了方法论的重要性，并提醒从业者应知道何时停止调优，转而关注特征工程或数据质量，从而建立更值得信赖的机器学习工作流程。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2026-01-21
监督学习：预测建模的基石监督学习是机器学习中预测建模的核心基础，其关键在于使用带有正确输出标签（即“真值”）的数据集对模型进行训练。通过模拟“有教师指导”的学习过程，模型通过比较预测结果与真实标签并进行调整，从而学会输入特征与输出标签之间的可靠映射关系。该范式主要分为回归和分类两大类，广泛应用于从房价预测到图像识别等各类实际场景。理解监督学习的三个核心要素——训练数据、学习算法和最终模型——是掌握高级预测技术的前提。
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- AI基础/开发
- AI行业应用
2026-01-19
Signal 联合创始人 Moxie Marlinspike 推出注重隐私的 ChatGPT 替代品 Confer 随着 AI 个人助手的兴起，隐私问题日益突出。Signal 联合创始人 Moxie Marlinspike 推出了名为 Confer 的新项目，旨在提供一个注重隐私的 AI 服务。Confer 采用端到端加密和安全执行环境，确保用户对话不会被用于模型训练或广告定位，解决了大型语言模型的数据收集担忧。
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- AI新闻/评测
- AI工具应用
2026-01-17
人工智能或不再需要海量训练数据约翰霍普金斯大学的新研究表明，受生物学启发的AI系统，其结构设计可能与处理的数据量同等重要。研究发现，某些模仿大脑结构的AI模型，在未经过任何训练的情况下，就能产生类似人脑的活动，挑战了当前“数据为王”的AI开发范式，预示着更智能、更高效的学习路径。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2026-01-17
面向多智能体编排模式的高级微调技术：来自亚马逊大规模实践的经验总结本文深入探讨了亚马逊在处理高风险企业级应用时采用的高级大语言模型（LLM）微调和后训练技术。文章揭示了如何通过微调实现显著的业务成果，如亚马逊药房将危险药物错误减少了33%。内容涵盖了从SFT到GRPO、DAPO、GSPO等前沿推理优化方法的演进，并结合亚马逊内部的真实案例（如药房、全球工程服务和A+内容），提供了一个在AWS上选择合适微调技术的决策框架和参考架构。
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2026-01-16
PLAID：一种多模态生成模型，可同时生成蛋白质1D序列和3D结构继AlphaFold2获得诺贝尔奖之后，AI在生物学中的作用进入新阶段。本文介绍了PLAID，一种创新的多模态生成模型，它通过学习蛋白质折叠模型的潜在空间，能够同时生成蛋白质的1D序列和3D全原子结构。PLAID的独特之处在于它能接受组成式功能和生物体提示，并且仅需使用比结构数据库大2-4个数量级的序列数据库进行训练，为现实世界中的药物设计和蛋白质工程开辟了新的可能性。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2026-01-15
利用新的 Amazon SageMaker AI 模型定制和大规模训练功能，革新 AI 开发工作流本文深入介绍了 Amazon SageMaker AI 发布的一系列全新功能，旨在彻底改变企业定制和大规模训练 AI 模型的方式。新的无服务器模型定制、弹性训练、无检查点训练以及无服务器 MLflow 等能力，将原本耗时数月的 AI 开发周期缩短至几天，显著提升了效率并降低了基础设施管理的复杂性。
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2026-01-08
监督学习：预测建模的基石监督学习是机器学习和预测建模领域的核心基石。这种范式通过在已标记的数据集（已知输入特征和正确输出）上进行训练，使模型能够从经验中学习并对新数据做出准确预测。理解监督学习的关键在于其“有老师指导”的学习过程，模型会不断将预测结果与真实标签进行比较并调整参数。该方法主要分为回归（预测连续值）和分类（预测离散类别）两大类，是实现许多现实世界人工智能应用的基础。
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- AI基础/开发
- AI行业应用
2026-01-08
AI模型开始通过自问自答来学习研究人员开发出一种名为“绝对零度推理器”（AZR）的系统，它能让AI模型通过提出和解决自己设定的挑战性编程问题来进行学习，显著提升了模型的推理和编码能力，这可能预示着通往超级智能的新路径。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2026-01-08
大型语言模型包含大量的参数。但什么是参数？大型语言模型（LLM）的“参数”是驱动其行为的核心数字，但它们到底是什么？本文深入浅出地解释了参数的概念、训练过程，并详细拆解了嵌入（embeddings）、权重（weights）和偏差（biases）这三种关键参数类型，揭示了LLM如何从海量数据中学习复杂语义。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2026-01-06
重新思考人工智能的构建方式，以实现有效的气候变化减缓气候研究人员正积极拥抱人工智能，但目前常是先问AI能做什么，再寻找气候应用场景。本文呼吁，我们必须颠倒这一工作流程，首先明确气候管理需要AI解决哪些具体问题，从而指导AI系统的开发和部署，以实现更有效的气候变化减缓策略。
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2026-01-06
英伟达发布新开源模型、数据和工具，加速各行业人工智能发展英伟达在CES 2026上发布了一系列重磅开源模型、数据和工具，旨在加速AI在各行各业的落地应用。此次发布涵盖了Nemotron模型家族、Cosmos平台、Alpamayo用于自动驾驶，以及Clara用于生物医药等，并提供了万亿级的训练数据资源，赋能开发者构建更强大、更安全的现实世界AI系统。
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2026-01-02
如何利用AI构建一个自己的ChatGPT？
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- AI工具应用

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