「大模型后训练」共找到 9867 篇相关文章
昇腾MindSpeed:分布式训练加速库的创新实践与突破
在2025年QCon全球软件开发大会上,华为工程师郑加利分享昇腾MindSpeed分布式训练加速库。它在计算、通信、显存等多维度优化,提升训练效率,还介绍业界加速库及MindSpeed架构,阐述多种优化策略。
模型「漂移」新范式,何恺明新作让生成模型无须迭代推理
训练生成模型复杂,传统扩散模型训练费时费力。何恺明团队提出「漂移模型」新范式,不依赖微分方程,支持一步推理,实验验证其在多领域性能佳,有望解决生成式AI质量与效率权衡问题。
世界模型的新用途:不做选手,去当裁判
眼下具身赛道都在抢着做机器人的“大脑”,而地瓜机器人发布的世界模型Uranus却剑走偏锋,做机器人开发的基础设施。它能更客观地评测VLA和世界模型,还能做机器人训练的“场地”。
开源模型首次物理奥赛IPhO夺金!上海AI Lab 235B模型击败GPT-5和Grok-4
上海AI Lab的P1 - 235B - A22B在国际物理奥林匹克竞赛夺金,在HiPhO基准测试获12金1银,超越GPT - 5等闭源模型。团队构建HiPhO基准测试,用多阶段强化学习训练模型,开发PhysicsMinions系统提升推理能力。
Anthropic祭出大模型“读脑”杀手锏:LLM决策过程全给你扒开看
Anthropic宣布开源电路追踪工具,可追踪LLM神经元,通过生成“归因图谱”揭示模型输出原因。开源了生成图谱的库和交互式前端,并提供demo notebook。可追踪电路、可视化图谱、检验假设。
视觉+语言+动作!超强具身“训练宝典” EmbRACE-3K
视觉 - 语言模型在具身环境中表现有局限,港大推出 EmbRACE - 3K 数据集应对。它含 3000 多个任务、2.6 万个决策步骤,有细致多模态注释。团队用其微调 Qwen2.5 - VL - 7B 模型,还建立新基准评估多个模型。
Claude团队打开大模型「脑回路」,开源LLM思维可视化工具来了
Claude团队推出“电路追踪”工具,可生成归因图呈现LLM处理信息路径,支持在主流开源权重模型上快速生成。研究人员能借此解码LLM“决策逻辑”,官方还给出多语言电路等示例。
RL缩放王炸!DeepSWE开源AI Agent登顶榜首,训练方法、权重大公开
今天凌晨,Together.ai联合Agentica开源AI Agent框架DeepSWE,基于Qwen3 - 32B模型用强化学习训练。所有内容开源,测试中性能超所有开源Agent框架,证明强化学习训练潜力。
英伟达韩松团队新作:具有后神经架构搜索的高效语言模型
英伟达韩松团队推出基于后神经架构搜索的高效语言模型Jet - Nemotron,在基准测试中表现出色,准确率与Qwen3等相当甚至更优,生成吞吐量大幅加速。模型构建经多步骤优化,代码和预训练模型将开源。
何恺明等降维打击!彻底颠覆AI生图,无需预训练一步到位
何恺明团队推出生成模型MeanFlow,它跳脱传统训练范式,无需预训练等,仅一次函数评估就能完成生成。在ImageNet 256×256上表现优越,缩小了一步与多步模型性能差距。