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特定場(chǎng)景Scaling Law成新方向 第一線(xiàn)DYXnet線(xiàn)靈AI提供定制化賦能
- 當下，人工智能領(lǐng)域正經(jīng)歷著(zhù)深刻變革。曾經(jīng)憑借 Scaling Law，通過(guò)不斷擴充模型規模、數據量以提升基礎模型性能的訓練模式，其“性?xún)r(jià)比”卻在持續下滑。在這一困局之下，科研人員紛紛將目光投向新方向，后訓練與特定場(chǎng)景的 Scaling law 成為熱門(mén)探索點(diǎn)。強化學(xué)習在模型的后訓練和推理過(guò)程中，能夠助力其更好地適應特定場(chǎng)景和任務(wù)，展現出強大效能，深度契合特定場(chǎng)景與任務(wù)需求。在業(yè)界愈漸關(guān)注特定場(chǎng)景，進(jìn)一步強化訓練大模型的趨勢下，AI + 云網(wǎng)安服務(wù)商第一線(xiàn) DYXnet 也憑借其針對多場(chǎng)景的深刻理解，打造了
- 關(guān)鍵字： Scaling Law DYXnet 線(xiàn)靈AI
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