「多阶段统一建模」共找到 1363 篇相关文章
Slack 淘汰 SSH：700+ EMR 作业迁移至基于 REST 的调度架构
Slack 完成大规模数据平台改造，将 Amazon EMR 数据处理流程中 SSH 作业执行模式替换为基于 REST API 的统一调度架构，移除对生产集群的直接 SSH 访问，迁移 700 多个 Airflow Operator，解决了安全、运维等问题。
告别多奖励跷跷板：Flow-OPD将多教师OPD带入图像生成
中国科学技术大学等机构团队提出Flow - OPD，这是首个将OPD引入流匹配模型的统一多任务后训练框架。它解决了流匹配模型后训练对齐中多任务的梯度冲突等问题，效果良好，未来有多个拓展方向。
超越Claude Mythos和GPT-5.5！斯坦福Agent验证框架拿下SOTA，Transformer作者转发
斯坦福、伯克利与英伟达联手打造LLM-as-a-Verifier验证框架，该方法是通用验证机制，可与任意Agent Harness和模型结合。研究表明扩展验证阶段计算量，能提升Agent整体性能，在多基准测试中超越Claude Mythos和GPT - 5.5。
西游取经团再出征：小米 Token Plan 能把 Token 价格打下来吗？
4月3日小米发布首款“走字儿”Token Plan计费方案，以Credit换算Token，不同模型换算比例不同，取消使用时间限制。实测MiMo V2 Pro完成任务水平在线，成本约为Lite套餐60％，但Token消耗难预估，其价值取决于任务场景。
北航，清华，北大联合发布： 异构智能体协同强化学习！
北航、清华、北大联合发布异构智能体协同强化学习论文。提出 HACRL 新范式，实现异构智能体双向互学与独立部署统一；还有 HACPO 算法弥合智能体差异。实验显示性能提升且成本降低，为多智能体协同学习指明方向。
推荐系统进入「双动力」时代！首篇LLM-RL协同推荐综述深度解析
强化学习是推荐系统主流建模范式，但传统 RL 推荐系统有诸多瓶颈。大语言模型崛起带来新机遇，LLM 与 RL 结合开启新范式。研究团队发布首篇相关综述，提出五大协同范式，总结评估体系，分析挑战与方向。
“代码 + 编译器”要消失了？马斯克在 xAI 全员会上放话：到今年年底，AI 或将直接生成二进制
xAI 近期出现离职潮，马斯克公开 45 分钟全员大会视频回应。他表示离职是阶段适配问题，强调速度是当前唯一优先级。还公布新架构，涉及 Grok、编程、图像视频、MacroHard 四条线，并预测 AI 未来发展，如年底或直接生成二进制。
当顶级视频模型半衰期只有 30 天，fal.ai 为什么收入反而一年增长 60 倍？
在生成式媒体技术发展背景下，fal.ai 作为生成式媒体 infra 公司迅速崛起。它通过统一 API 与云端平台提供多模态模型调用能力，2025 年收入增长 60 倍并完成融资。文章解析其如何构建护城河及对行业发展的判断。
极简RL新范式：一半算力刷新1.5B模型推理SOTA
过去为提升中小参数量模型推理能力，开发者构建复杂RL流水线。JustRL论文提出极简、单阶段、固定超参训练方案，在两主流1.5B模型上刷新SOTA，节省2倍算力，消融实验还揭示部分技巧会致性能退化。
2.4万亿参数原生全模态，文心5.0一手实测来了
文心5.0正式发布，主打原生全模态，支持全模态输入和输出。官方测试显示其多维度表现突出，在LMArena文本排行榜并列全球第二。实测其理解精细、能捕捉细节，技术上采用自回归统一结构和超大规模混合专家架构。