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标签:数值学习×
6月11日
15:28
AITOP6月11日 15:28
1107 vs 303:谷歌悄悄开源了一个“拆打字机”的模型,把大模型速度翻了4倍
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AITOP6月11日 15:23
DiffusionGemma颠覆文本生成?自回归模型的“统治”要结束了
15:07
AITOP6月11日 15:07
每秒1107个token,Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局?
6月1日
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AITOP6月1日 00:09
OpenAI 发起“Codex for Open Source”:免费赠送 6 个月 Pro 订阅,开源维护者能否迎来 AI 变革?
5月29日
08:02
AITOP5月29日 08:02
Opus 4.8发布:编程助手的“静默时刻”,是解放开发者,还是新门槛?🔥Anthropic 把 AI 编程的“确认键”彻底删掉了!Claude Code 搭载全新 Opus 4.8 模型,长时间任务不跑偏、不废话、不中断,像一个资深工程师一样默默干活,从功能开发到漏洞清扫全包圆,你在旁边喝茶等结果就行。过去 AI 写代码三步一问“这样可以吗”,现在它直接交完整交付物……自主编程的最后一层窗户纸,被捅破了。做自动化开发和代码审查的团队,这个模型建议直接上手,效率差距肉眼可见……Opus 4.8发布:编程助手的“静默时刻”,是解放开发者,还是新门槛?
5月21日
10:07
10:07arXiv: DeepSeek@Zhaohui Zheng, Chenhang He, Shihao Wang, Yuxuan Li, Ming-Ming Cheng, Lei Zhang
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论文提出Digit Entropy Loss(DEL),一种用于大语言模型(LLM)数值学习的新损失函数。现有方法如Number Token Loss和Discretized Distance Loss分别导致数字分布过尖锐或过平坦,而DEL通过将无监督熵优化改造为有监督形式,并摒弃数值距离项,解决了这一问题。DEL支持整数、小数和小数点,将学习目标从单个数字扩展到浮点数域。在CodeLlama、Mistral、DeepSeek和Qwen-2.5等四个代表性LLM上的七个数学推理基准测试中,DEL在预测准确性和数值距离上均优于现有方法。
论文数值学习损失函数数学推理代码生成LLM训练

推荐理由:数值预测是数学推理和代码生成的基础能力,DEL直接改进了LLM对数字的学习效果。做数学推理或代码生成模型训练的团队,值得关注这个新损失函数,它简单有效且开源可用。
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