「后训练框架」共找到 4940 篇相关文章
AI一眼认出95万物种，还能分辨雄雌老幼，2亿生物图像炼成“生命视觉”大模型
俄亥俄州立大学团队用2亿生物图像训练BioCLIP 2模型，取得最优物种识别性能。它在无相应监督信号的非物种任务中，准确率远超DINOv2，还涌现出物种间生态对齐、物种内差异分离等生物学理解。
机器人搬冰箱成了！洗碗之后又一痛点，网友：解放我的髋关节
波士顿动力最新人形机器人Atlas能搬动几十公斤重冰箱。它定位为干重活，动作模拟人类搬重物，训练靠强化学习，经参考轨迹、奖励函数、仿真训练、真机测试迭代。
揭秘大模型Steering：从底层机理到系统评估，全面破解大模型行为控制之谜
近期《Science》研究表明可解析AI内部表征实现通用引导与监控。浙大联合阿里两篇ACL 2026主会论文，揭示Steering工作原理与能力边界，还开源一站式框架EasyEdit2，全面展示了Steering价值。
AAAI 2026 Oral | 悉尼科技大学联合港理工打破「一刀切」，联邦推荐如何实现「千人千面」的图文融合？
悉尼科技大学龙国栋团队联合港理工杨强、张成奇团队提出 FedVLR 框架，解决联邦环境多模态融合异质性难题，被 AAAI 2026 接收。该框架创新性强，可提升推荐指标，代码已开源。
世界模型一口气输出小时级视频不跑偏，开源了
Alaya Lab等联合推出的Alaya - EVOKE能生成小时级视频，解决常见问题。它把记忆搬到模型外，改造教师模型，经多轮技术操作，实验成绩佳，给出清晰训练方案，也指出项目边界。
700多个「坏模型」喂出AI测谎仪？Anthropic审计神器让AI自曝黑料
Anthropic故意训练近700个「有问题」模型，训了LoRA适配器（IA）让模型自报家门。IA在AuditBench平均成功率59%，但也存在幻觉、成本高、训练分布无指南等局限。
「重要性采样」并不「重要」？快手清华ASPO攻克重要性采样权重错配
快手与清华合作团队发现大语言模型结果监督强化学习中，重要性采样机制“失灵”，存在权重错配现象。为此提出算法ASPO，在多基准测试中展现优势，训练更稳定。
IEEE TPAMI 2025 | 北京大学提出分布驱动的终身学习范式，用结构建模解决灾难性遗忘
北京大学周嘉欢与彭宇新教授合作在 IEEE TPAMI 发布研究成果 DKP++，针对终身学习的灾难性遗忘问题，提出分布建模引导的框架，增强历史知识记忆与跨域学习能力，代码已开源。
第九章 编码 Agent 实战——用 Deep Agents 构建代码审查助手
文章围绕用 `deepagents` 框架构建代码审查 Agent 展开。介绍 `deepagents` 核心能力、安装配置，给出最小可运行示例。还阐述自定义工具及使用方法，添加审查 Skill 明确审查标准和流程。
ICLR 2026 | Rebuttal 是一场「带着镣铐的舞蹈」？港科 RebuttalAgent 用心智理论「读懂」审稿人
香港科技大学研究团队提出 RebuttalAgent 框架，将心智理论引入学术 Rebuttal 任务。它通过 TSR 框架拆解任务，先‘读心’再‘落笔’，能生成有说服力回复，还可作为‘思维外挂’提升小模型表现。