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Claude团队用Qwen测试全新训练方法
Anthropic最新研究提出中训练(MSM),在预训练后、后训练前给AI立规矩。实验显示,新增MSM能让通义千问两款32B大模型失准率大幅下降,还能精简微调数据。MSM与对齐微调结合,可提升模型泛化能力。
训练效率提升25%、成本降23%!上海期智研究院、算秩未来联合推出MegatronApp:专为万亿参数大模型训练打造的系统工具包
上海期智研究院联合算秩未来在WAIC 2025大会发布开源项目MegatronApp,它是国内首个围绕Megatron - LM的增强工具链。经实际数据,其在该框架下训练效率提25%、成本降23%,含四大模块解决训练难题。
英伟达:RLP 让 AI 在预训练时就学会思考
英伟达研究团队发布 RLP 技术,与传统大语言模型训练不同,它在预训练阶段就让模型学会'先想后说'。通过奖励机制自我监督,实验效果惊人,性能提升显著,不挑数据,打破了大模型训练范式。
用得越多、失业越快?GitHub 大改 Copilot 规则:默认拿个人代码训练 AI,还搬出 Anthropic 挡枪!
当地时间3月26日,GitHub宣布自4月24日起,Copilot Free、Pro和Pro+用户交互数据默认用于训练改进AI模型,但用户可手动退出。它称此举因模型需更多数据,还拿微软等挡枪,却遭开发者吐槽。
阿里通义开源「推理+搜索」预训练新框架:小模型媲美大模型,多个开放域问答数据集表现显著提升
阿里通义实验室开源通用预训练框架MaskSearch,引入检索增强型掩码预测任务,兼容两种训练方法。实验显示,它在多数据集提升模型性能,小模型能媲美大模型,还验证了训练方式、策略及奖励函数的效果。
突破LLM数据瓶颈:Meta等提出语言自我博弈,一台模型,两个角色,无限进化
Meta等团队提出“语言自我博弈”(LSP)框架,让语言模型自己和自己“玩游戏”,在无外部数据输入下自我改进。实验显示,其性能可媲美甚至超越用大量人类数据训练的模型,为缓解数据稀缺提供新思路。
英伟达揭示RL Scaling魔力!训练步数翻倍=推理能力质变,小模型突破推理极限
学界对强化学习能否让模型学会新推理技能争论已久,过去研究多悲观。英伟达研究指出,问题源于任务在基础模型训练数据中过度呈现及训练步数不足。其ProRL框架提升训练步数,释放小模型潜力,还构建技术组合拳。
大模型训练新突破!“不对称”训练让AI学会自我反思,推理零开销
字节团队提出全新语言模型训练方法PCL,首次打破训练与推理对称约束,实现‘训练-推理不对称’。在训练时让模型反思评估结果,推理时仅输出答案,零额外开销,显著提升模型能力。
数据限制具身?觅蜂杀进场破局:高质量数据水电一样即取即用
2026年4月16日,觅蜂科技发布一站式物理AI数据服务平台等,董事长姚卯青称当前具身智能面临数据荒漠问题。觅蜂打造“又全又好又快”数据供给,还启动蜂巢数据共创行动,与多家企业合作。
Meta被控盗用成人影片训练AI,遭索赔3.6亿美金,成人影片居然是训练AI的最佳素材?
美国成人影片制作公司Strike 3 Holdings指控Meta自2018年起下载并分享2396部成人影片,约81.7TB,用于训练AI模型,涉嫌严重侵权。Meta未回应,文章还分析了用成人影片训练AI的可能原因。