苹果通过超参数转移推进模型缩放research#llm🏛️ Official|分析: 2026年2月13日 14:18•发布: 2026年2月13日 00:00•1分で読める•Apple ML分析苹果的最新研究承诺将彻底改变我们训练和缩放模型的方式! 通过在不同的模型大小之间高效地转移最佳超参数,他们正在为生成式人工智能领域中更快的训练和改进的性能铺平道路。 这意味着更大、更好的模型即将面世,随时准备应对复杂的挑战。要点•重点在于提高大规模模型的超参数调整效率。•该研究旨在统一宽度和深度上的模型缩放。•这可能导致训练稳定性和整体性能的显着提升。引用 / 来源查看原文"我们通过两种关键方式扩展了这些工作。为了处理沿最重要的缩放轴的缩放,我们提出了Complete(d) Parameterisation,它统一了宽度和深度的缩放——使用……"AApple ML2026年2月13日 00:00* 根据版权法第32条进行合法引用。较旧Anthropic's Claude Code CLI 2.1.41: Streamlining AI Development较新AI Job Security: Pivot and Thrive!相关分析researchOpenAI 发布极速编码模型,告别英伟达芯片!2026年2月13日 08:15researchGemini 3.1 Pro 在数据科学对决中大放异彩!2026年2月13日 15:17research构建AI控制的捉迷藏游戏:强化学习的有趣介绍2026年2月13日 14:30来源: Apple ML