4 Matching Annotations
  1. Last 7 days
    1. We created Neon by midtraining and reinforcement learning (RL) on data from our labs.

      【方法】这段文字揭示了模型训练的具体方法,结合了midtraining和强化学习,使用实验室数据。这种方法将AI与实际科学实验数据紧密结合,但未详细说明数据集规模、质量评估方法或RL奖励函数的设计细节,这些因素对模型性能至关重要。

  2. May 2026
    1. We found a new way to break the network into blocks and train them independently.

      大多数人认为神经网络必须作为一个整体进行联合训练才能达到最佳性能,但作者认为这是不必要的,因为证明了分块独立训练可以达到与端到端训练相当的性能,挑战了神经网络训练的基本共识。

  3. Mar 2019