Dữ liệu & Huấn luyện
CHỦ ĐỀ · TRANG 3

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 PapersT2 · 31/08 · 09:15

    VLAct: Bước tiến mới trong huấn luyện mô hình Robot Vision-Language-Action

    VLAct tối ưu hóa việc huấn luyện mô hình robot bằng cách tập trung vào chất lượng biểu diễn thay vì chỉ tăng quy mô dữ liệu, giúp chuyển đổi các quỹ đạo robot hạn chế thành kiến thức hành động có khả năng ứng dụng linh hoạt trên nhiều nền tảng khác nhau.

  2. The Decoder: AI NewsCN · 30/08 · 15:59

    Sony và Warner Music kiện Anthropic vì sử dụng trái phép lời bài hát để huấn luyện AI

    Các ông lớn ngành âm nhạc đã đệ đơn kiện Anthropic, cáo buộc công ty này tự ý sử dụng hàng chục nghìn lời bài hát có bản quyền để huấn luyện mô hình Claude mà không xin phép, đòi bồi thường lên tới 150.000 USD cho mỗi tác phẩm vi phạm.

  3. Hugging Face: BlogT7 · 29/08 · 04:26

    Bảng xếp hạng Open ASR bổ sung ngôn ngữ Nam bán cầu đầu tiên: Tiếng Hindi và tiếng Anh Ấn Độ

    Voice Arena và Hugging Face vừa tích hợp bộ dữ liệu Monsoon cho tiếng Hindi và tiếng Anh Ấn Độ vào bảng xếp hạng Open ASR, đánh dấu cột mốc ngôn ngữ phi châu Âu đầu tiên được đưa vào hệ thống đánh giá này.

  4. Anthropic: Research (công bố - Web)T7 · 29/08 · 00:25

    Anthropic dùng Claude tự huấn luyện mô hình, giải quyết triệt để các lỗi căn chỉnh AI

    Anthropic áp dụng phương pháp để Claude tự huấn luyện nhằm khắc phục 10 loại lỗi căn chỉnh như gian lận hay nịnh hót. Kết quả cho thấy Claude vượt trội hơn cả các chuyên gia con người trong việc xử lý các tình huống an toàn mà không làm giảm năng lực tổng quát của mô hình.

  5. Hacker News Nổi bật (buzzing.cc bản dịch tiếng Trung)T6 · 28/08 · 15:55

    Sổ tay kỹ sư AI: Xây dựng RAG, Agent và đánh giá mô hình trên Colab không cần framework

    Bộ notebook thực hành giúp kỹ sư AI xây dựng hệ thống từ API gốc thay vì framework, bao gồm RAG, Agent và tinh chỉnh mô hình trên Groq miễn phí. Tài liệu cung cấp các case study thực tế, dễ dàng chuyển đổi sang OpenAI.

  6. Hugging Face Daily PapersT6 · 28/08 · 11:45

    Phát triển game bằng AI: Đột phá mới trong việc huấn luyện mô hình thế giới thông qua dữ liệu có thể kiểm chứng

    Nghiên cứu đề xuất sử dụng công cụ phát triển game làm môi trường huấn luyện mô hình thế giới, cung cấp tín hiệu phản hồi chính xác về vật lý và va chạm thay vì dựa vào các chỉ số mơ hồ như CLIP.

  7. Ars Technica: AIT6 · 28/08 · 03:55

    xAI đối mặt với vụ kiện cáo buộc sử dụng hình ảnh lạm dụng trẻ em để huấn luyện Grok

    Một vụ kiện mới cáo buộc xAI đã sử dụng dữ liệu chứa hình ảnh lạm dụng tình dục trẻ em (CSAM) để huấn luyện mô hình Grok. Nguyên đơn yêu cầu công ty phải tiêu hủy các dữ liệu vi phạm và ngăn chặn việc tạo ra nội dung độc hại tương tự trong tương lai.

  8. Hugging Face: BlogT4 · 26/08 · 21:07

    Hướng dẫn huấn luyện và tinh chỉnh mô hình nhúng đa vector với Sentence Transformers

    Sentence Transformers v6.0 ra mắt MultiVectorEncoder, hỗ trợ truy xuất hậu tương tác kiểu ColBERT cùng quy trình huấn luyện toàn diện giúp tối ưu hiệu suất RAG.

  9. Hugging Face Daily PapersT4 · 26/08 · 20:45

    GigaBrain-0.7: Đột phá mô hình nền tảng robot với kiến trúc ba hệ thống

    GigaBrain-0.7 là mô hình VLA thế hệ mới, kết hợp kiến trúc ba hệ thống để thống nhất khả năng hiểu, dự đoán và hành động, giúp robot vận hành linh hoạt trên nhiều loại hình cơ thể khác nhau với hơn 37.000 giờ dữ liệu huấn luyện.

  10. QbitAIT4 · 26/08 · 17:45

    Mô hình Embodied AI hot nhất Thung lũng Silicon: Học ngay sau một lần xem, không cần hậu huấn luyện

    Bước tiến đột phá của trí tuệ nhân tạo hiện thân (Embodied AI), đánh dấu thời khắc 'GPT' cho lĩnh vực robot học.

  11. Hugging Face Daily PapersT4 · 26/08 · 16:45

    CyberFactory: Bước tiến mới trong huấn luyện AI bảo mật từ dữ liệu thực tế

    CyberFactory là khung mã nguồn mở toàn diện giúp chuẩn hóa quy trình tạo dữ liệu, huấn luyện mô hình và thực thi các tác vụ bảo mật như vá lỗi hay giải đáp lỗ hổng từ dữ liệu thực tế (CVE).

  12. JiQiZhiXinT3 · 25/08 · 03:30

    Giáo sư Stanford livestream quá trình huấn luyện mô hình 535 tỷ tham số: Giải mã 'hộp đen' AI

    Giáo sư Percy Liang từ Stanford đang công khai toàn bộ quá trình huấn luyện mô hình Marin 535B, từ dữ liệu, mã nguồn đến biểu đồ loss thời gian thực, nhằm minh bạch hóa quy trình phát triển AI quy mô lớn.

  13. ModelBest OpenBMBT6 · 21/08 · 20:07

    OpenBMB ra mắt MathForm: Khung làm việc và mô hình mã nguồn mở cho toán học hình thức Lean 4

    OpenBMB giới thiệu MathForm, bộ công cụ toàn diện cho toán học hình thức với tập dữ liệu FormalVerse chứa hơn 367.000 ví dụ. Mô hình đạt hiệu suất vượt trội với độ chính xác 60,32%, dẫn đầu trong các thử nghiệm kiểm chứng toán học tự động.

  14. Hugging Face: BlogT4 · 19/08 · 21:05

    Liquid AI ra mắt dòng LFM 2.5 với kỹ thuật QAD: Khôi phục 97% độ chính xác sau khi lượng tử hóa

    Liquid AI giới thiệu các checkpoint Q4_0 cho dòng mô hình LFM 2.5, sử dụng kỹ thuật chưng cất nhận thức lượng tử (QAD) để duy trì tốc độ cao trong khi khôi phục tới 97% độ chính xác so với chuẩn BF16.

  15. Hugging Face Daily PapersT3 · 18/08 · 16:00

    Tại sao các AI tự động nghiên cứu khoa học lại thất bại? Đánh giá toàn diện trên 100 tác vụ thực tế

    Nghiên cứu giới thiệu AutoResearchEval, bộ dữ liệu gồm 100 tác vụ khoa học thực tế để phân tích quy trình và các điểm yếu của AI trong toàn bộ vòng đời nghiên cứu, từ lên ý tưởng đến viết báo cáo.

  16. Hacker News Nổi bật (buzzing.cc bản dịch tiếng Trung)T3 · 18/08 · 01:53

    404 Media bóc trần chiêu trò: Amazon mua gom sách quý để huấn luyện AI rồi tiêu hủy

    Thông qua thiết bị định vị, 404 Media phát hiện Amazon thu mua hàng loạt sách quý để quét dữ liệu huấn luyện AI, sau đó vận chuyển đến trung tâm xử lý và tiêu hủy.

  17. Hugging Face Daily PapersT2 · 17/08 · 10:00

    Đối phó với video AI giả mạo các cuộc khủng hoảng thực tế: Đánh giá hệ thống về khả năng phát hiện

    Nghiên cứu giới thiệu RA-Bench, bộ dữ liệu quy mô lớn để kiểm tra khả năng phát hiện video AI giả mạo trong các tình huống khủng hoảng thực tế, nhằm ngăn chặn nguy cơ lan truyền thông tin sai lệch.

  18. WeChat: Ant LingT6 · 14/08 · 11:01

    Ant Group và ASystem hiện thực hóa quy trình huấn luyện hậu kỳ cho Agentic RL trên một máy đơn lẻ

    Ant Group và ASystem đã kết hợp Ling-3.0-tiny cùng thuật toán GSPO để tối ưu hóa quy trình huấn luyện hậu kỳ cho Agentic RL. Kết quả thử nghiệm trên cờ caro cho thấy hiệu suất mô hình cải thiện rõ rệt, ổn định khả năng gọi công cụ và rút ngắn độ dài phản hồi.

  19. Hugging Face Daily PapersT5 · 13/08 · 09:00

    An toàn cho AI Agent: Tại sao cần chuyển dịch sang cơ chế kiểm soát thời gian thực?

    Thay vì chỉ dựa vào huấn luyện mô hình, bài viết đề xuất an toàn cho AI Agent cần được thực thi thông qua các hợp đồng thời gian thực, bao gồm cơ chế ngăn chặn hành vi nguy hiểm và yêu cầu bằng chứng xác thực cho mọi tác vụ.

  20. Hugging Face Daily PapersT4 · 12/08 · 04:15

    U-OPSD: Phương pháp tự chưng cất mô hình ngôn ngữ không cần dữ liệu giám sát

    Nghiên cứu giới thiệu U-OPSD, kỹ thuật cho phép mô hình ngôn ngữ tự cải thiện bằng cách tận dụng tính nhất quán nội tại thay vì dựa vào dữ liệu bên ngoài hay mô hình lớn hơn.

Dữ liệu & Huấn luyện — Chủ Đề AI · Trang 3 | AIHOT.vn