Periodic Labs 用万亿参数模型分析超导实验数据,表现超 Astra 与 Fable
vwxyzjn · x · 2026-09-16
Periodic Labs(前 OpenAI/DeepMind 人员创办)宣布将其万亿参数 LLM 经过 mid-training + RL 训练,用于分析自家超导实验室的实验数据。据称该模型在这项任务上优于 Astra 与 Fable,且深受公司科学家欢迎。公司同步发布了首份研究报告,展示了实验数据与模型训练闭环的成果。
所属事件:Periodic 用 1300 张 H200 训出超 GPT-6 材料科学模型(31 条相关)→
「研究」频道最新
- 研究发现知识蒸馏在 mid-training 阶段牺牲事实记忆换推理 — LukeZettlemoyer · 2026-09-16
- 首个 AI for Science 大规模数据报告发布:早期洞察首次公开 — soumitrashukla9 · 2026-09-16
- MIT 团队 Dataset Distillation 新作将至,以毕加索等画家风格展示蒸馏数据集 — giannis_daras · 2026-09-16
- 研究显示:更好的预训练显著提升机器人策略的真实完成率与鲁棒性 — chris_j_paxton · 2026-09-16
- Rhoda 用数千次实验证明网络视频预训练提升机器人真实性能 — chris_j_paxton · 2026-09-16
- 极简 DIY:用多项式拟合加硬币式 RLHF 探索语言模型的解释性 — cephaloform · 2026-09-16