「两阶段训练法」共找到 3089 篇相关文章
2篇最新Anthropic论文，揭开LLM对齐新范式
Anthropic在5月连发两篇研究，揭示LLM对齐训练新范式。指出单纯模仿正确行为不足以保证安全，需在预训练与对齐微调间插入教原理阶段。研究围绕Claude模型展开，有多项关键发现，MSM方法效果显著。
听说，大家都在梭后训练？最佳指南来了
大模型时代，Scaling Law 边际效益递减，业界转向后训练。《Post-training 101》博客可助初学者入门，涵盖从预训练到指令微调、SFT 原理、多种强化学习技术及模型评测方法等内容。
让AI变成Super员工的秘密：高效训练Skills
文章复盘打造 web - testing Skill 的 4 个翻车教训，分享工程化训练心法。指出训练 Skill 能让 AI 在业务里更可靠，将通用模型变成懂业务、会自检、能稳定交付的员工，还给出训练方法。
ICLR 2026 Oral | Revela：用语言建模重新定义稠密检索器训练
在检索增强生成系统中，稠密检索器是核心组件，但传统训练方法有局限。德国达姆施塔特工业大学蔡丰宇团队提出Revela，将检索器训练目标统一到语言建模框架，优势明显，实验效果佳。
为了训练AI，Meta强制监控了员工的鼠标和键盘
近日，Meta宣布在美国员工电脑装追踪软件，记录鼠标、键盘操作及截取屏幕内容，用于训练AI。这引发员工愤怒，Meta CTO称员工无法退出。Meta AI投入大，此举或因缺训练数据，但也被质疑是在训练替代者。
150%训练效率提升：感知检测小模型训练优化方法
文章基于业务实践，总结感知检测小模型在不同算力卡上的训练方法，为智能驾驶场景提供借鉴。介绍测试环境、技术架构，分析环境依赖冲突、源代码适配等问题并给出解决方法，还提及性能优化及测试结果。此外还介绍用 RAGFlow 构建私有知识问答应用。
Thinking Machines 发布又一神作「在线策略蒸馏」 ，LLM后训练效率飙升50-100倍
Mira的THINKING MACHINES开源「在线策略蒸馏」LLM后训练方法，结合两种主流后训练范式优点，提升训练效率50 - 100倍，成本降低9到30倍，可用于数学推理、模型个性化等场景。
蚂蚁灵波开源LingBot-VLA后训练代码！150条示教数据即可适配新机器人
蚂蚁集团旗下灵波科技全面开源具身基座模型LingBot-VLA的真机后训练工具链，覆盖四个关键环节。模型基于2万小时真实机器人数据预训练，仅需150条演示数据就能迁移任务，训练效率更高。代码库已在GitHub开源。
【独家】对话汤元科技任冬淳：物理AI的瓶颈，在于训练体系｜甲子光年
对话汤元科技任冬淳，探讨物理AI瓶颈。他认为物理AI瓶颈在训练体系，要满足数据结构质量、训练验证闭环、数据规模效率三要求。汤元构建训练底座，为具身智能和智驾提供服务，具身智能是未来重心。
英伟达笑到最后！训练2000步，1.5B逆袭7B巨兽，Scaling真来了
英伟达团队提出ProRL训练法，将强化学习扩展到超2000步。用此方法训练的15亿参数模型媲美70亿参数的Deepseek - R1 - 7B，在多任务中表现出色，解决了熵崩溃和训练不稳定问题。