然而，在更具挑战性的评估和实际使用中，准确度会固定在 100% 以下，因为有些问题的答案由于各种原因（例如信息不可用、小型模型的思维能力有限或需要澄清的歧义）而无法确定。OpenAI 举了个例子，当向不同的广泛使用的聊天机器人询问 Adam Tauman Kalai（论文一作）的博士论文标题时，它们自信地给出了三个不同的答案，但没有一个是正确的。例如，当被要求回答毛利语问题时，一个不懂毛利语的小型

然而，在更具挑战性的评估和实际使用中，准确度会固定在 100% 以下，因为有些问题的答案由于各种原因（例如信息不可用、小型模型的思维能力有限或需要澄清的歧义）而无法确定。OpenAI 举了个例子，当向不同的广泛使用的聊天机器人询问 Adam Tauman Kalai（论文一作）的博士论文标题时，它们自信地给出了三个不同的答案，但没有一个是正确的。例如，当被要求回答毛利语问题时，一个不懂毛利语的小型

连OpenAI都推不动Scaling Law了？MIT把「测试时训练」系统研究了一遍，发现还有路昨天，The Information 的一篇文章让 AI 社区炸了锅。这篇文章透露，OpenAI 下一代旗舰模型的质量提升幅度不及前两款旗舰模型之间的质量提升，因为高质量文本和其他数据的供应量正在减少，原本的 Scaling Law（用更多的数据训练更大的模型）可能无以为继。

自己的原文哦~https://blog.51cto.com/whaosoft/14133005本文只做学术分享，如有侵权，联系删文，自动驾驶课程学习与技术交流群事宜，也欢迎添加小助理微信AIDriver004做进一步咨询DeepSeek V3.1和V3相比，到底有什么不同？官方说的模模糊糊，就提到了上下文长度拓展至128K和支持多种张量格式，但别急，我们已经上手实测，为你奉上更多新鲜信息。我们比较

数据集的格式要求在不同的阶段是不同的，本教程以sft阶段的数据集需求，将以系统自带的identity数据集和将自定义的一个商品文案生成数据集为例，介绍数据集的使用。更多详情可以在 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/data/README_zh.md 中找到相关解释。系统目前支持 alpaca 和sharegpt两种数据格式，以al

系统识别出结构性片段（如引言、技术解释等），并为其生成了包含口语风格字幕和同步语音的幻灯片，涵盖了「并行化工作流」、「代理系统架构」等技术主题，展示了系统在保持技术准确性的同时，以清晰、对话式方式传达信息的能力。然而，一些 PresentAgent 变体表现出有竞争力的性能。与 paper2poster 的方法类似，我们设计了一个测验式评估框架，即通过视觉语言模型仅根据生成视频（幻灯片+讲解）回答

从 15B token 开始，DIFF Transformer 展现出了显著优于 Transformer 的数学能力，至 20B token 结束的时候，准确率的差距达到了 11% 左右。如图 11 所示，在 8 个数据集上，DIFF Transformer 相较 Transformer 均有不同程度的提升，平均准确率提升了 7.5%，这表明差分注意力机制更强大的上下文建模能力在推理任务中也至关重

但另一方面，基于智能体的 AI 能力，要求手机上的模型能够接触人们日常生活中的各类数据，在端侧不断训练，充分理解人们的意图，并 24 小时持续不间断地提供推理结果，这对于手机上的算力提出了前所未有的考验。作为计算架构未来的重要发展方向，存算一体的核心是将存储与计算完全融合，大幅降低数据在处理过程中传输的延迟与功耗，以新的高效运算架构进行二维和三维矩阵计算，结合后摩尔时代先进封装、新型存储器件等技术

为应对这一挑战，Scaffold 作为一种稳健的联邦学习（FL）方法被提出，旨在通过基于控制变元（control variates）的校正机制来减缓客户端更新的偏移，从而提升在非 IID 场景下的模型收敛性。因此，将这些本地模型进行平均时，得到的全局模型可能会偏离真实的全局最优解，尤其是在存在大量本地训练轮次的情况下。出乎意料的是，通过 RRVF 训练的 7B 模型，最终的综合得分（64.36）不

受大语言模型进步的启发，研究者开发了一种基于序列的方法，将三角形网格作为三角形序列进行自回归生成。这种方法能生成干净、连贯和紧凑的网格，具有边缘锐利和高保真的特点。研究者首先从大量的 3D 物体网格中学习几何词汇的嵌入，从而能够对三角形进行编码和解码。然后，根据学习到的嵌入词库，以自回归下索引预测的方式训练用于网格生成的 Transformer。为了学习三角形词汇，研究者采用了图形卷积编码器，对网