苹果ML推出突破性方法，增强大语言模型效率research#llm🏛️ Official|分析: 2026年2月25日 21:31•发布: 2026年2月25日 00:00•1分で読める•Apple ML分析苹果的新研究揭示了一种从预训练数据中提取更多价值的新方法。这种创新方法利用检索增强生成（RAG）和测试时计算，有望显著提高生成式人工智能模型的效率。要点•这项研究探讨了预训练数据利用的效率。•它使用检索增强生成（RAG）和测试时计算。•目标是量化预训练留下了多少价值。引用 / 来源查看原文"我们证明了预训练，然后从标准和…"AApple ML2026年2月25日 00:00* 根据版权法第32条进行合法引用。较旧Anthropic Paves the Way for Enhanced Generative AI Innovation较新The Rise of Physical AI: A New Era of Human-Robot Collaboration相关分析research揭示联系：深度学习中的线性代数、统计学和余弦相似度2026年2月25日 22:00research对生成式人工智能与创造力的积极展望2026年2月25日 22:32researchWave Field AI 发布突破性 3B 模型，采用闪电般快速的注意力机制2026年2月25日 20:47来源: Apple ML