特定場景Scaling Law成新方向 第一線DYXnet線靈AI提供定制化賦能

• 當(dāng)下，人工智能領(lǐng)域正經(jīng)歷著深刻變革。曾經(jīng)憑借 Scaling Law，通過不斷擴(kuò)充模型規(guī)模、數(shù)據(jù)量以提升基礎(chǔ)模型性能的訓(xùn)練模式，其“性價比”卻在持續(xù)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(xùn)練與特定場景的 Scaling law 成為熱門探索點。強(qiáng)化學(xué)習(xí)在模型的后訓(xùn)練和推理過程中，能夠助力其更好地適應(yīng)特定場景和任務(wù)，展現(xiàn)出強(qiáng)大效能，深度契合特定場景與任務(wù)需求。在業(yè)界愈漸關(guān)注特定場景，進(jìn)一步強(qiáng)化訓(xùn)練大模型的趨勢下，AI + 云網(wǎng)安服務(wù)商第一線 DYXnet 也憑借其針對多場景的深刻理解，打造了
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