「优化训练」共找到 3094 篇相关文章
OpenAI解释LLM为什么会有幻觉
OpenAI和佐治亚理工联合论文《Why Language Models Hallucinate》深入探讨LLM幻觉根源，指出预训练阶段统计本质和评估体系激励扭曲是主因，还提出改革评估体系引入显式置信度目标的解决方案。
解读Qwen3文本嵌入与重排序技术版图
文本嵌入和重排序是NLP和信息检索关键组件。Qwen3 Embedding、Qwen3 Rerank模型基于Qwen3基础模型构建，有三种参数尺寸。文章介绍其架构、训练方案，还给出实战代码。
无Tokenizer时代真要来了？Mamba作者再发颠覆性论文，挑战Transformer
Mamba作者之一Albert Gu参与的论文提出分层网络H - Net，用动态分块取代tokenization。Tokenization虽能压缩序列但有缺点，H - Net在多方面表现出色，或预示无需Tokenizer训练时代到来。
最难AI毕业季逆袭指南！真人类的机会来了
毕业季年轻人面临职场竞争和AI冲击。Reid Hoffman建议毕业生将AI危机转为机遇，掌握AI技术、动态规划职业、利用人际关系和快速学习，让职业被AI优化，创造自己的未来。
图文跨模态“近视”问题破局：360开源新模型 FG-CLIP，实现细粒度图文对齐突破｜ICML2025
360人工智能研究院发布 FG - CLIP 模型，攻克图文细粒度对齐难题，成果被 ICML 2025 接收并开源。它采用双阶段训练等策略，在多任务评测中超越对比模型，推动跨模态研究产业化落地。
nndeploy：一款基于可视化工作流的AI部署工具
nndeploy是简单易用且高性能的AI部署框架，可将推理优化转化为可视化工作流，无需前端技术栈。它还提供端侧完整AI部署方案，有多端推理等功能，介绍了使用方法与技术原理。
微软开源2025 ICML获奖框架，终结大模型多轮对话严重缺陷
微软开源2025年ICML获奖框架CoLLabLLM，可解决大模型多轮对话缺陷。它由四大模块构成，经多轮对话模拟和奖励优化模型。在三大基准平台测试显示，能在多样任务中高效协作。
港科联合港中文提出AdaCtrl，自适应可控Reasoning，可降10~90%
港科联合港中文提出AdaCtrl，解决LLM推理的过度思考、算力浪费和响应延迟问题。它有自适应和用户控制两种模式，通过两阶段训练法实现目标，实验效果好，未来或拓展到多领域。
我在OpenAI修中文
OpenAI研究科学家陈博远介绍GPT Image 2官网博客花絮，分享模型训练、测试情况，还展示亲手制作的官网图片，包括中文彩蛋、漫画、杂志页等，体现模型文字渲染、视觉推理等能力。
GPT-5.1凌晨突袭，奥特曼听劝！全网呼唤的人味回来了
今天，OpenAI GPT-5.1「全家桶」登场，Instant和Thinking同步上线。模型情商智商双核升级，更聪明且聊天有人味。OpenAI还优化自定义ChatGPT语气选项，新功能将逐步开放。