「训练方法升级」共找到 4013 篇相关文章
100美元、仅8000行代码，复现ChatGPT，Karpathy：这是我写过的最疯狂的项目
特斯拉前AI总监Andrej Karpathy发布全新开源项目「nanochat」，是极简且完整的「从零构建ChatGPT」训练框架。不到12小时GitHub星标破4.2k。约8000行代码，花100美元、4小时就能训练出专属「小ChatGPT」。
腾讯祭出开源核弹！LeVo音乐生成模型，媲美Suno，支持零样本风格迁移，歌词完美匹配
音乐生成领域有重大突破，腾讯AI Lab开源高保真音乐生成模型LeVo。它由LeLM和音乐编解码器组成，能解决现有方法在音质、音乐性等方面的局限，实验显示其优于现有方法，功能强大且适用场景多。
OpenClaw逼出Claude最强反击！GUI操控电脑和真人无差别，网友：这得花多少token？
Claude Code升级Computer Use能力精准反击OpenClaw，基于GUI操作，像真人操控电脑。升级后无需API或CLI改造，能操控传统软件，还上线远程控制、定时任务功能，有安全分层设计。已向Claude Pro和Max用户开放。
社区供稿丨以小博大！Nanbeige4-3B重磅开源：硬刚Qwen3，挑战小模型能力新高度
近年来大语言模型发展陷入‘参数军备竞赛’，成本高昂。Boss直聘南北阁实验室发布Nanbeige4 - 3B，仅30亿参数，在预训练和后训练阶段采用多种创新技术，在多方面媲美甚至超越大模型。
转译：AI 为啥这么爱用破折号？
文章探讨AI爱用破折号的原因，指出让模型不用破折号很难。分析了几种解释，如从训练数据学来、因“万金油”特性、受RLHF工作者方言影响等，认为训练数据混入大量纸质扫描书是最可能的原因。
从衣服到饰品：OmniTry 实现珠宝、包袋等多类可穿戴物品的虚拟试穿
Kunbyte提出OmniTry，将VTON从服装扩展到任意可穿戴物品，采用无掩码设定。它经两阶段处理流程训练，在12种常见物品类别评估中表现优，有扩展潜力，但也存在训练数据类别限制等局限。
推理能力再突破！蚂蚁 | 提出Agentic Deep Research新范式，可信度同步增加
尽管LLM能力提升，但复杂任务表现受静态知识限制。业界提出Agentic Deep Research系统，现存系统训练有梯度冲突和奖励稀疏问题。蚂蚁团队提出Atom - Searcher，创新推理范式，构建细粒度奖励，结合奖励训练，实验效果佳。
腾讯AI Lab首创RL框架Parallel-R1，教大模型学会「并行思维」
腾讯AI Lab等机构研究者首创Parallel - R1框架，通过强化学习让大模型掌握并行思维。它解决了RL训练的冷启动和奖励设计难题，在多数学基准上提升准确率，还揭示模型思维策略变化及并行思维的‘脚手架’作用。
长达790年视频镜头，打造原生多模态世界模型！北京智源研究院用Emu3.5统一“世界”
北京智源研究院发布并开源基于原生多模态训练的世界学习者Emu3.5，它将视觉和语言视为同一种数据流，在超13万亿token数据上学习，解决长视野多模态信息处理问题，经多阶段训练和优化，能力强大且已开源。
刚刚，Dexbotic开源！VLA性能+46%，机器人叠盘子100%成功，统一具身智能底座
Dexmal原力灵机开源的Dexbotic是具身智能VLA模型一站式科研服务平台，可提供基础设施。其预训练模型在多仿真器中提升传统VLA策略，还推出开源硬件DOS - W1，覆盖训练需求，架构有创新。