「模型训练难题」共找到 8611 篇相关文章
ICCV 2025 | 港科、牛津大学发布AlignGuard，文图生成模型可规模化安全对齐框架
随着文图生成模型广泛应用，其安全防护机制有限。ICCV 2025上，港科、牛津大学推出AlignGuard，是文图生成模型可规模化安全对齐框架，通过生成CoProV2数据集等实现安全对齐，实验效果佳。
DeepSeek 模型技术之旅：从 V3 到 V3.2
本文深入剖析了 DeepSeek 模型从 V3 到 V3.2 的技术演进，对比了基座与推理模型，介绍了架构、训练方法变化，如 V3.2 结合 MLA 与 DSA，更新奖励和 GRPO 算法，还提及 V3.2-Speciale 扩展思考特性。
突破遥操瓶颈！全新无本体数据世界动作模型Noe-0发布
穹彻智能发布世界动作模型 Noe - 0，全链路采用无本体采集数据。其数据来自真实环境，配合 World Action Model 架构和 AI - Native 数据基础设施，跑通从真实世界经验到机器人能力转化的完整链路，是具身智能的里程碑。
新模型亦是新 Agent，Kimi-Researcher 超大量一手实测！
2025 年被称为“Agent 元年”，月之暗面发布了端到端强化学习训练的新一代 Agent 模型 Kimi - Researcher，其基座是自研新模型。文章对其进行大量实测，与 OpenAI 等对比，并探讨了 Deep Research 的重要性及 Kimi 的不足。
The Batch: 894 | 面向生物医学的多模态模型
过去几年联合推理模型进展快，但生物医学领域能力碎片化、脆弱或难解释。2026 年，学术界应推进多模态模型建设，关注深度整合、可解释性、数据效率和适应性及模型在工作流中的整合。
DeepSeek-V3.2正式版发布，将开源模型的能力推向极致
DeepSeek-V3.2正式版开源，包含标准版和Special版。它采用稀疏注意力机制，降低计算复杂度。后训练阶段有多项算法改进，支撑高难度推理。还融合思考与工具使用，合成训练数据，在智能体评测表现优异。
极简RL新范式：一半算力刷新1.5B模型推理SOTA
过去为提升中小参数量模型推理能力，开发者构建复杂RL流水线。JustRL论文提出极简、单阶段、固定超参训练方案，在两主流1.5B模型上刷新SOTA，节省2倍算力，消融实验还揭示部分技巧会致性能退化。
奥特曼瘫坐叫停“GPT-6”训练！太强触发最高安全警报
OpenAI因模型或具网络攻击能力及此前入侵事件，全面升级研究环境安全。暂停模型训练，进行工作负载、网络隔离和安全测试，还扩展监控系统。期间推进对齐研究，未来用AI护AI，升级监控。
强化学习+大模型记忆：Mem-α，让智能体第一次学会“如何记忆”
在大语言模型发展中，‘记忆’是智能体具备长期智能的关键。现有外部记忆系统有局限，Mem-α将强化学习引入大模型记忆管理体系，解决记忆难题，在性能、泛化等多方面表现出色。
人大系团队、天使轮数千万元融资，境瞳科技给人类社会建一个「世界模型」
境瞳科技获数千万元天使轮融资，要给人类社会建「世界模型」。其社会模拟器已有超 1350 万个 AI Agent，是全球同类系统中规模最大、置信度最高的。社会智能赛道在硅谷已吸引大量投资，国内境瞳科技是该领域唯一产学研团队。