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

• 當下，人工智能領域正經(jīng)歷著深刻變革。曾經(jīng)憑借 Scaling Law，通過不斷擴充模型規(guī)模、數(shù)據(jù)量以提升基礎模型性能的訓練模式，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，后訓練與特定場景的 Scaling law 成為熱門探索點。強化學習在模型的后訓練和推理過程中，能夠助力其更好地適應特定場景和任務，展現(xiàn)出強大效能，深度契合特定場景與任務需求。在業(yè)界愈漸關注特定場景，進一步強化訓練大模型的趨勢下，AI + 云網(wǎng)安服務商第一線 DYXnet 也憑借其針對多場景的深刻理解，打造了
• 關鍵字： Scaling Law  DYXnet  線靈AI