「多步聚合训练」共找到 5667 篇相关文章
这家公司刚成立7个月，正在打磨通用具身智能的终极形态
超维动力（Kinetix AI）于2025年7月注册，9月研发，不足一年便举办独特发布会，让KAI人形机器人“自己发布自己”。其认为高拟人是训练强世界模型前提，构建了含本体、世界模型等的技术体系，但面临工程与成本挑战。
按token 计费，真的合理吗？
马克斯·普朗克软件系统研究所论文揭露，同样文本可被切分成不同数量token，用户难以验证是否被多收费。研究团队开发算法展示服务商多收费手段，还指出按字符计费可解决问题，但需行业达成共识。
AMS | 西工大董戴玮、张伟伟等：求解偏微分方程的残差级联极限学习机
本文设计残差级联极限学习机（RC - ELM）缓解极限学习机（ELM）求解偏微分方程的病态问题。将多个ELM块级联，配备相同隐藏层，传递残差求解。实验显示，相比经典ELM，RC - ELM精度优势显著，误差降约4个数量级。
用「传心术」替代「对话」，清华大学联合无问芯穹、港中文等机构提出Cache-to-Cache模型通信新范式
随着大语言模型发展，多智能体系统中现有T2T交流方式有信息丢失、语义模糊、延迟大问题。清华等团队提出C2C信息传递方式，以KV - Cache为媒介，提升了正确率和速度，还介绍了实现路径、优势及应用前景。
击败Meta登榜首：推理增强的文档排序模型ReasonRank来了
本文第一作者刘文涵聚焦AI搜索研究。提出推理增强的文档排序模型ReasonRank，在多个榜单击败多校和机构登榜首，其7B版本超越32B模型，论文获Huggingface paper日榜第一。还介绍研究动机、方法及实验结果等。
Mamba-3惊现AI顶会ICLR 2026！CMU知名华人教授一作首代工作AI圈爆红
Transformer有力挑战者Mamba的最新版本Mamba-3进入ICLR 2026盲审。它有三大改进，在长文本处理、实时推理和成本优化有优势。此外，FBAM也从不同角度探索Transformer下一代框架。
ACL'25最佳论文解读 | 大模型也会‘弹簧回弹’？揭秘 LLM 对齐的脆弱根源
本文分享 ACL 2025 最佳论文，指出预训练大模型存在‘抗对齐’的 Elasticity 现象，即对齐微调只是暂时拉伸，后续微调会让其迅速弹回预训练分布。研究量化该概念，用‘压缩理论’刻画对齐并实验验证。
最懂英伟达的CoreWeave，为啥突然花钱买了个强化学习作坊？
算力巨头CoreWeave市值达483.9亿美元，收购专攻强化学习训练AI智能体的OpenPipe。CoreWeave想打造全能平台，此前已收购W&B，此次收购标志其涉足智能体核心训练环节。OpenPipe的ART框架有独特优势。
刚刚，Thinking Machines Lab博客提出在策略蒸馏，Qwen被cue 38次
Thinking Machines Lab发布《在策略蒸馏》博客，提出在策略蒸馏可结合强化学习纠错与SFT奖励密度，成本低且能让小模型有强大性能。该成果受Qwen团队启发，大量用Qwen3模型。还对比了不同训练方法。
成本不到8千美元！新浪微博1.5B小模型超越近万亿参数模型
新浪微博开源的VibeThinker - 1.5B模型，仅15亿参数、训练成本不足8000美元，却在顶级数学竞赛基准击败近万亿参数模型。它采用频谱到信号原则，分两阶段训练，性能出色，成本低且数据无污染。