「LLM训练」共找到 2867 篇相关文章
大语言模型逻辑评估
现有归因问答评估方法有‘归因短视’问题，研究团队提出 LOGICSCORE 框架，从三维度量化推理质量。在多数据集测试多款 LLM，发现专有、开源模型等存在不同逻辑问题，还分析典型逻辑错误。
「熟悉的陌生人」才是「好老师」？复旦提出简单指标，找出推理蒸馏中真正有教学价值的数据
复旦大学和上海人工智能实验室研究者提出 Rank - Surprisal Ratio (RSR) 度量方法，综合考虑样本信息量与对齐程度，在蒸馏实验中与学生模型后训练性能相关性高，可用于筛选推理轨迹和选择教师模型。
刚刚，字节开源Seed-OSS-36B模型，512k上下文
深夜，字节跳动Seed团队开源Seed-OSS系列模型，含三个版本。其用12万亿tokens训练，在多基准测试表现出色。有灵活推理预算控制等特性，原生支持512K上下文窗口，基准测试成绩佳。
这个AI精准模拟人类行为大脑状态，上Nature了
德国团队开发出人类认知通用计算模型Centaur，登上Nature。它基于Llama 3.1 70B，用5天训练，参数仅Llama的0.15%，能模拟人类在160项实验中的行为，性能超传统模型。
20种机器人本体通吃！蚂蚁新一代VLA具身大脑刚刚开源了
2026 年具身智能 VLA 受关注，蚂蚁灵波发布新一代具身基座模型 LingBot-VLA 2.0，支持 20 种机器人构型，多方面能力提升，开源模型权重等，从架构、数据、后训练解决跨本体难题。
刚刚，DeepSeek全新多模态技术开源！
DeepSeek联合北大、清华开源多模态技术及论文，提出“视觉基元推理”框架，解决MLLM指代鸿沟问题。基于DeepSeek - V4 - Flash构建的模型，性能比肩GPT - 5.4等。论文还介绍架构、训练流程等。
产业级 Agent 如何破局？百度吴健民：通用模型难“通吃”，垂直场景才是出路
InfoQ 采访百度吴健民探讨产业级 Agent 破局点。他指出 Agentic 模型训练卡点在真实环境复刻；通用模型难“通吃”，垂直场景定制模型是关键；多模态未实现统一建模，分开优化效果更好。
Github 1.8k star Skyvern：AI直接接管鼠标键盘，3行API干掉你写了3年的脆弱XPath脚本！
Skyvern是开源AI浏览器代理，结合LLM和计算机视觉，自动执行浏览器业务流程。它用简单API复刻人工操作，替代传统脚本，解决脚本脆弱、流程复杂等痛点，功能丰富，技术优势明显，适合多业务场景。
ComposeMe：让发型、服饰与身份随心组合的人体图像生成新范式
人像生成中保持效果清晰真实且自由调整细节是难题，Snap推出ComposeMe，引入‘属性特定图像提示’思路，能灵活组合属性。还建立数据集、提出训练方法，虽有局限，但表现较优。
MCP协议曝出大漏洞：会泄露整个数据库
最新研究显示，MCP协议存在重大漏洞，攻击者可利用LLM的指令/数据混淆漏洞直接访问数据库。研究者基于Supabase搭建系统演示攻击过程，还给出降低风险的解决措施。