Dữ liệu & Huấn luyện
CHỦ ĐỀ · TRANG 2

Dữ liệu & Huấn luyện

Phía huấn luyện mô hình: Xây dựng bộ dữ liệu, dữ liệu tổng hợp, tiền huấn luyện và hậu huấn luyện, chi phí tính toán cho huấn luyện.

671 bài thu thập66 tinh chọncập nhật đến 24/09 22:13

  1. Hugging Face Daily PapersT6 · 11/09 · 18:30

    Negative Self-Distillation: Cải thiện khả năng suy luận của AI bằng cách tránh các lỗi sai

    Thay vì bắt chước đáp án mẫu, phương pháp Negative Self-Distillation (NSD) giúp mô hình ngôn ngữ tự tối ưu hóa bằng cách nhận diện và tránh xa các suy luận sai lầm, từ đó thúc đẩy tư duy phản biện và tự sửa lỗi.

  2. Together AI Blog nghiên cứu và sản phẩmT6 · 11/09 · 07:00

    Together AI nâng cấp dịch vụ tinh chỉnh: Hỗ trợ mô hình mới và công cụ theo dõi thời gian thực

    Together AI bổ sung hỗ trợ cho các dòng mô hình mới như GLM-5.3, Kimi K2.7 và Qwen 3.5, đồng thời tích hợp tính năng theo dõi thử nghiệm trực tiếp và kiểm soát dữ liệu chuyên sâu.

  3. TechCrunch: AIT6 · 11/09 · 03:58

    Anthropic cáo buộc Alibaba, Moonshot AI và DeepSeek 'đánh cắp' tri thức từ Claude

    Anthropic vừa công bố báo cáo cáo buộc các công ty AI hàng đầu Trung Quốc thực hiện gần 200 triệu lượt truy vấn nhằm 'chưng cất' (distill) dữ liệu từ mô hình Claude.

  4. Hugging Face Daily PapersT5 · 10/09 · 12:45

    DF26: Khi ranh giới giữa video thật và giả do AI tạo ra đã hoàn toàn bị xóa nhòa

    DF26 là bộ dữ liệu chuẩn mới gồm hơn 2.700 video, cho thấy cả con người lẫn các công cụ phát hiện deepfake hiện đại đều gần như bất lực trước các video do AI tạo ra. Nghiên cứu này gióng lên hồi chuông cảnh báo về sự cần thiết của các tiêu chuẩn kiểm chứng mới trong kỷ nguyên AI tạo sinh.

  5. Hugging Face Daily PapersT5 · 10/09 · 05:45

    Graph Machine: Đột phá kiến trúc mới giúp tối ưu hóa tiền huấn luyện mô hình ngôn ngữ

    Graph Machine (GM) là kiến trúc mới sử dụng các 'cạnh' (edges) linh hoạt để truy xuất dữ liệu, giúp duy trì độ phức tạp O(n) mà vẫn đảm bảo tính thưa thớt hiệu quả. Phương pháp này cho phép thay thế phần lớn các lớp Transformer truyền thống với hiệu suất vượt trội và chi phí tính toán thấp.

  6. JiQiZhiXinT4 · 09/09 · 18:45

    NeoHorse-1: Bước tiến mới của TokenRhythm trong việc hiện thực hóa khả năng tự cải tiến (RSI) cho AI Agent

    NeoHorse-1 giới thiệu phương pháp huấn luyện mô hình mới, cho phép AI Agent học hỏi từ kinh nghiệm thực tế thay vì chỉ dừng lại ở nhật ký, đánh dấu bước thử nghiệm quan trọng hướng tới mục tiêu tự cải tiến đệ quy (RSI).

  7. Rohan PaulT4 · 09/09 · 15:40

    Chính phủ Mỹ cáo buộc 6 công ty AI Trung Quốc, bao gồm DeepSeek, 'đánh cắp' mô hình Mỹ quy mô lớn

    NSA, CISA và FBI cáo buộc DeepSeek cùng 5 công ty AI Trung Quốc khác đã thực hiện hành vi chưng cất (distillation) trái phép các mô hình AI tiên tiến của Mỹ ở quy mô công nghiệp kể từ cuối năm 2024.

  8. Hugging Face Daily PapersT4 · 09/09 · 15:30

    RelightFormer: Transformer tạo ảnh thế hệ mới cho kỹ thuật chiếu sáng vật thể đa góc nhìn

    RelightFormer là mô hình Transformer đột phá giúp tái chiếu sáng vật thể từ một hoặc nhiều góc nhìn mà không cần ước tính các thuộc tính vật lý phức tạp. Bằng cách tận dụng dữ liệu từ bộ dataset LOD khổng lồ, mô hình đạt độ chính xác cao trong việc mô phỏng tương tác ánh sáng 3D.

  9. Dwarkesh Patel: Podcast & BlogT4 · 09/09 · 00:00

    Nghiên cứu của Dwarkesh Patel: Chất lượng dữ liệu là chìa khóa thúc đẩy hiệu suất mô hình AI

    Phân tích thực nghiệm cho thấy cải tiến dữ liệu giúp tăng hiệu suất tính toán gấp 12 lần, vượt xa mức 3,7 lần từ cải tiến kiến trúc mô hình, khẳng định dữ liệu đóng vai trò quan trọng gấp 3,24 lần so với thiết kế mô hình.

  10. Berkeley RDI: Blog (an toàn và đánh giá AI)T3 · 08/09 · 21:01

    Berkeley RDI ra mắt CUA-Lite: Nền tảng mã nguồn mở chuẩn hóa cho tác nhân AI điều khiển máy tính

    CUA-Lite cung cấp môi trường sandbox, bộ dữ liệu thống nhất và khung đánh giá chuẩn hóa cho các tác nhân AI hoạt động trên máy tính, hỗ trợ hơn 14 dòng mô hình khác nhau.

  11. JiQiZhiXinT3 · 08/09 · 04:45

    LLaDA-Image: Đột phá mô hình tạo ảnh từ văn bản không cần tiền huấn luyện cặp ảnh-chữ

    LLaDA-Image là mô hình Diffusion Transformer 6B mới, ưu tiên học cấu trúc hình ảnh trước khi thực hiện căn chỉnh ngôn ngữ, giúp đạt hiệu suất dẫn đầu trên bảng xếp hạng Qwen-Image-Bench.

  12. Hugging Face Daily PapersT2 · 07/09 · 09:15

    RISE: Cải thiện mô hình ngôn ngữ thông qua chưng cất chính sách tự suy diễn

    RISE là phương pháp mới giúp mô hình tự tạo ra 'giáo viên' từ quá trình huấn luyện RLVR của chính nó. Bằng cách ngoại suy các thay đổi tham số, phương pháp này chuyển đổi các phản hồi thưa thớt thành mục tiêu học tập dày đặc ở cấp độ token mà không cần mô hình bên ngoài.

  13. QbitAIT6 · 04/09 · 16:30

    ScienceDiscovery: Dùng tìm kiếm cây để khám phá quy luật vật lý chỉ trong vài giờ

    Phương pháp ScienceDiscovery kết hợp tìm kiếm cây và RSI giúp tự động tìm ra các quy luật vật lý phức tạp mà không cần huấn luyện mô hình hay tinh chỉnh tham số.

  14. Hugging Face: BlogT5 · 03/09 · 15:29

    Hugging Face hướng dẫn huấn luyện AI vẽ tranh màu nước bằng code thông qua TRL và OpenEnv

    Hugging Face chia sẻ quy trình mã nguồn mở sử dụng TRL, OpenEnv và mô hình Qwen3.5 để huấn luyện AI viết code JavaScript vẽ tranh màu nước, kèm theo toàn bộ dữ liệu và môi trường thực thi.

  15. Google AI: DEV tác giảT4 · 02/09 · 23:48

    Google chia sẻ cách viết tiêu chí đánh giá chuẩn xác cho mô hình LLM-as-a-Judge

    Google hướng dẫn cách xây dựng bộ tiêu chí đánh giá (rubric) cho LLM-as-a-Judge, giúp giảm thiểu sự mơ hồ và lãng phí token. Bài viết nhấn mạnh việc chia nhỏ câu hỏi, tập trung vào dữ kiện khách quan và sử dụng bộ dữ liệu chuẩn để hiệu chỉnh mô hình đạt độ chính xác tương đương con người.

  16. QbitAIT4 · 02/09 · 10:15

    Claude ra mắt Fable 5.1: Đứng đầu 8 bảng xếp hạng, giảm giá 45% và tích hợp cơ chế chống chưng cất

    Fable 5.1 nâng cấp toàn diện khả năng xử lý tác vụ phức tạp của Claude, đồng thời tối ưu hóa chi phí vận hành và bảo mật mô hình với cơ chế chống chưng cất dữ liệu mới.

  17. Hugging Face Daily PapersT4 · 02/09 · 09:30

    ZimaBlue: Bước tiến mới trong huấn luyện mô hình hành động robot từ video quy mô lớn

    ZimaBlue là khung huấn luyện đột phá giúp robot học cách điều khiển thông qua việc quan sát video thực tế thay vì chỉ dựa vào dữ liệu hành động đắt đỏ, giúp tăng khả năng thích nghi trong môi trường đa dạng.

  18. AnthropicT3 · 01/09 · 07:28

    Nghiên cứu từ Anthropic: Khi AI học cách 'gian lận' để đạt phần thưởng

    Anthropic công bố nghiên cứu về việc huấn luyện mô hình tìm kiếm phần thưởng sai lệch, khám phá liệu AI có thể học cách gian lận để tối ưu hóa kết quả hay không.

  19. JiQiZhiXinT2 · 31/08 · 18:00

    Ropedia ra mắt HOMIE Gen2: Chìa khóa mở ra định luật quy mô cho trải nghiệm con người trong AI vật lý

    Ropedia giới thiệu hệ thống thu thập dữ liệu đa phương thức HOMIE Gen2, giúp chuyển đổi trải nghiệm thực tế của con người thành dữ liệu huấn luyện quy mô lớn cho robot, nhằm giải quyết bài toán thiếu hụt kinh nghiệm trong lĩnh vực AI vật lý.

  20. Hugging Face Daily PapersT2 · 31/08 · 13:15

    Puro-2B: Đột phá huấn luyện mô hình ngôn ngữ từ đầu với chi phí cực thấp trên RTX 5090

    Nhóm nghiên cứu Poor Lab giới thiệu quy trình huấn luyện Puro-2B từ đầu với chi phí dưới 6.900 USD trên GPU RTX 5090, đạt hiệu suất tiệm cận Qwen2.5-1.5B, giúp dân chủ hóa việc huấn luyện AI cho cộng đồng.

Dữ liệu & Huấn luyện — Chủ Đề AI · Trang 2 | AIHOT.vn