#模型优化

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3天前

看懂meta对GPRO的优化就能搞清楚后训练的90%了吧

#Meta #GPRO #后训练 #模型优化 #技术分析

素人极客-Amateur Geek

1个月前

nano-banana的更新，是一个AI创新的历史性节点。这个模型揭开了一块AI行业的一块遮羞布。所有能打的AI绘画模型，不是产品的原因，仅仅是因为不懂业务，只看需求！他们认为，客户的需求很重要，于是追求完成这个需求。但是完成这个需求，需要扎实的业务功底。和一个巨长的业务执行流程，整个路径非常复杂。相当于让一个种地的老汉，去米其林后厨做一份牛排。大厂同行：都在追求炫酷的简单输入，炫技输出。领导很兴奋，员工跑断腿，效果打折，周期创作周期巨长。实际在业务上，能解决的问题非常有限，业务识别空缺，导致模型产品化路径的曲折。总是研究的放后面，能引发话题的放前面。废了一百年的努力，做出来一个半吊子东西。结果：小白骂娘，从业者骂娘，营销号捧上天，消费者寥寥无几。小厂同行：技术实力不足，资源不足，使了大劲满足一点点需求，还需要强大的知识探索欲，技术实践成本高，花几个月时间，巨大资金成本解决一个小问题。有一部分使用基础，熊瞎子劈苞米，消费者丢一群再拉一群。迭代根本没法持续覆盖。结果：学会的用烦了，没学会的又很难学会。开源同行：应用做了七七八八，精神世界满足开花，加起来服务没几十万人，全都是赚到钱没给开源创作者花。模型迭代一次，坟头高一尺，没准哪个模型出来，过去的技术根本没有迭代的必要。结果：有道义的同行人，纷纷跳坑，只剩下几个孤儿。懂业务，是做AI的前提。我很早就说过，2023年我之所以用AI绘画，是因为我要画分镜，我们花了大量的努力，在2024年初就实现了和名人合影，训练一致性模型。很多现在简单的功能在一年多前都可以实现，不懂业务的人，连看都看不懂。今天nano-banana每一个功能都是直切业务核心点的。他不是单纯的一个模型技术的更新。论修改，其实有很多了，方法也有很多。但是这个模型，一次性把所有的业务关窍打通了。其实sora已经很厉害，但是sora对业务的覆盖没那么全面。几个月前，很多谷子店类的供应商，都开始用sora做业务内容了。但限制很多，可是从我们对模型理解来说，开源模型是技术瓶颈，但是对于sora这些模型，有些业务细分，不应该是这个模型的瓶颈。举个简单的例子，让柯南从空手到拿一枝花没有问题。但是你让一个手办，手上多一个东西却非常难。从业务的角度讲，这件事其实一点不难。可sora就是不给你优化，是技术不到位吗？MJ那么简单的操作，实现不了吗？完全就是对业务理解的偏差。那么我们再举一个MJ的例子，这个模型的审美水平强不强？说实话，一年以前，我们就可以用这个模型来实现多视角服装模特了。还有仿真人的虚拟真人角色创建。但是技术实现上非常讨巧，至今可能没人能做到，我们也不愿意把这些东西传播出去。但大多数人的视野里，是看不到MJ模型本身的能力的。 MJ公司追求的什么我也不知道，就知道他们在不断的做，跟业务贴边的东西，就是不好好优化，导致这个模型的二次修正特别多。我再说一遍，上面两个问题，不是模型能力不行，就是公司对各行各业需求的业务不理解。谷歌证明给你们看了，谁也不需要反驳，站着挨打就完事了。

#AI创新 #nano-banana #业务理解 #AI绘画 #模型优化

1个月前

GPT-5 对模型进行统一设计，想必背后最重要的动机是为了节省成本。它采用内部类似路由的系统用来决定问题的特点，例如：如果是简单问题，可以选择路径成本低的4o 之类的模型如果是复杂的推理问题，可以是自动选择 o3 诸如此类，一定会大降低 OpenAI 算力成本。对于我这样的用户来说，平时用 o3 多，屁大的事，我都要用o3 deep think 一下，等模型思考片刻再给我答案，这其实很浪费算力。

OpenAI新德里发布会：ChatGPT语音翻译功能引发热议· 521 条信息

#GPT-5 #成本节约 #模型优化 #算力 #OpenAI

1个月前

OpenAI 开源的两个模型 gpt-oss 并不是说它们有多强（接近 4o-mini 水平肯定是有一点的）而是优化得比较极致一个能跑在高端笔记本上一个能跑在高端手机上听牛逼的不过极致的优化下，一般都会带来严重的缺陷和降智需要一点时间来看看

#OpenAI #gpt-oss #模型优化 #高端设备 #潜在缺陷

2个月前

非常感叹，我读了两遍ChatGPT Agent的公告：ChatGPT Agent不是用的已有模型，是OpenAI专门优化过的模型。世界上做模型最厉害的公司专门为Agent优化了模型，这个模型就算后续开放API给Agent创业者，你怎么在ChatGPT Agent场景覆盖内和其竞争呢？

OpenAI新德里发布会：ChatGPT语音翻译功能引发热议· 521 条信息

#ChatGPT Agent #OpenAI #模型优化 #竞争 #技术

3个月前

基准测试显示降价 80% 后的 OpenAI #o3 模型在性能上与原始版本没有区别，OpenAI 并未通过替换模型来降价。 OpenAI 回应开发者担忧价格下降的同时模型能力也下降，OpenAI 称通过优化服务堆栈降价，模型完全相同。独立基准测试社区 ARC Prize 经过测试后发现 o3 模型性能确实没有下降。查看全文：

OpenAI大幅降价，o3模型API调用费用骤降80%· 6 条信息

#OpenAI #o3模型性能 #价格下降 #模型优化 #ARCPrize基准测试

4个月前

昨天读的论文是关于ai驱动的全自动科研今天的论文是关于ai的全自动量化算法开发微软亚洲研究院的最新论文提出了一种全新的“数据驱动、多智能体协同”的量化研究与开发（R&D）自动化框架 RD-Agent(Q)，实现了量化金融因子和模型的端到端联合优化。以下是论文主要内容的中文解读：🧵

#AI自动化 #科研自动化 #量化算法 #多智能体协同 #数据驱动 #微软亚洲研究院 #量化金融 #量化研究 #模型优化

7个月前

这几天在倒腾把Deepseek 7b模型装到本地的M1上，感觉token吐得有点慢，效果也比较差。今天看见清华的ktransformer，大幅提升推理速度，搞不好能直接单机运行DS满血版。等高手跑通以后搞一搞。

#DeepSeek #模型优化 #清华ktransformer #M1 #推理速度 #单机运行