「后训练框架」共找到 4926 篇相关文章
不靠海量数据，如何精准喂养大模型？上交Data Whisperer：免训练数据选择法，10%数据逼近全量效果
上海交通大学等团队提出 Data Whisperer，首个免训练的注意力驱动数据选择框架。它利用模型自身能力打分挑数据，无需训练与人工标注，用 10% 数据让微调效果逼近全量数据，在多方面领先传统方法。
直播预约 | 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点？
论文提出 SwS 框架，针对强化学习场景，利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，合成针对性训练数据。还对其进行多项扩展，在多个基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。
“AI火了，我们却快完了！”顶级开源框架Tailwind之父含泪裁掉75%兄弟：半年后，这个项目可能就没了
前端开源项目 Tailwind CSS 面临生存危机，创始人 Adam Wathan 称因 AI 对业务模式冲击大，一天内裁掉工程团队约 75% 员工。如趋势不变，约 6 个月后无法发工资，这与它在 AI 领域受欢迎形成反差。
斯坦福教授直播训练535B大模型，模型训练背后的「黑箱」正在被打开？
斯坦福教授Percy Liang宣布由Marin开放实验室启动训练Marin 535B - A23B模型，全程公开。过去大模型训练像“黑箱”，此次尝试让训练可观察、可讨论、可协作，引发网友关注。
模型、代码、数据全开源！轻松训练自己的垂类Agent！
Together AI联合Agentica推出`DeepSWE-Preview`，基于开源Qwen模型，用RL在SWE - Bench - Verified登顶。团队将模型权重、训练框架等全开源，抛弃SFT纯用RL训练，还分享训练秘籍和TTS技巧，为垂类Agent训练提供新范本。
卷疯了！这个清华系Agent框架开源后迅速斩获1.9k stars，还要“消灭”Prompt？
随着大模型能力突破，Agent 从概念走向应用，各类框架不断涌现。清华系团队发布开源框架 Cooragent，获 1.9k stars。创始人王政分享 Agent 发展洞察，指出大模型能力提升推动 Agent 商业化，还探讨 MCP、框架等多方面问题。
Scaling Law再现Agent领域！阿里提出训练新范式：在预训练和后训练之间还需一个Agentic CPT
近年来，大型语言模型向智能体系统进化。但当前主流方法构建智能体不佳，阿里通义实验室团队论文提出智能体持续预训练（Agentic CPT）新范式，开发AgentFounder模型，在多基准测试表现卓越。
小钢炮开源，一张3090两小时「从零训练0.1B全模态模型」，模型训练彻底平民化
MiniMind - O是开源超轻量级端到端全模态大模型，采用双轨架构。仅需一张RTX 3090，2小时就能从零训练全链路。有两套训练数据，具备零样本声音克隆等特点，实现大模型训练平民化。
训练加速1.8倍，推理开销降78%！精准筛选题目高效加速RL训练丨清华KDD
清华大学THU-IDM团队与慕尼黑大学CompVis团队合作提出MoPPS框架，解决强化微调代价高问题。它精准挑题，预测难度，开销低、动态适应且平衡探索利用，在多任务表现佳，降本增效，有新范式。
破局大模型训练黑盒，MegatronApp开源实现万亿参数「可视可控」训练
在2025上海QCon大会上，算秩未来赵伯罕博士指出万亿级大模型训练困境。上海期智研究院和算秩未来联合研发MegatronApp，以低入侵方式补齐链路，其四个模块形成闭环，让训练从黑盒变白盒，项目已开源。