「后训练框架」共找到 4940 篇相关文章
第九章 编码 Agent 实战——用 Deep Agents 构建代码审查助手
文章介绍用 `deepagents` 框架构建代码审查 Agent 的实战项目。此框架封装重复工作，让开发者专注业务逻辑。文中讲解其安装、最小运行示例，还介绍自定义工具及添加审查标准技能的方法。
Ilya罕见发声：大模型「大力出奇迹」到头了
Ilya大神在近2万字采访中称，AI正从「规模时代」走向「科研时代」，主流「预训练 + Scaling」路线遇瓶颈。他还探讨了AI泛化、安全对齐、预训练范式等热门话题，给出独特见解。
SIGGRAPH Asia 2025：摩尔线程赢图形顶会3DGS挑战赛大奖，自研LiteGS全面开源
12月17日，在SIGGRAPH Asia 2025上，摩尔线程凭自研LiteGS获3DGS重建挑战赛银奖。3DGS是下一代图形渲染技术，有巨大潜力但训练耗时久。摩尔线程开源LiteGS，实现全链路协同优化。
NeurIPS25高分论文｜以判别式监督学习强化推理LLM，解决难度偏差和熵崩塌难题
德州农工大学博士生李港在NeurIPS25高分论文中，分析GRPO优化目标，发现难度偏差局限及与判别式监督学习联系，提出DisCO框架强化大型推理模型，其优势显著，实验表现优于GRPO及其变体。
CL-Bench的故事没有结束，生成式CL-Bench：GENIUS来了
北大团队发布GENIUS，用于评估模型生成式流体智力。它构建含510个样本、20个子任务的评测集，测试模型多方面能力。实验显示当前模型流体智力有短板，还提出免训练注意力校准机制提升性能。
ICLR 2026 Oral | 西湖大学发布Real PDE Bench
复杂物理系统时空演化预测是核心问题，当前AI模型多在数值仿真数据上训练，难以评估其在真实数据上的表现。西湖大学等实验室提出RealPDEBench，含真实与仿真数据，设三类任务、九个评估指标和十个基线方法。
从「时域建模」到「频域融合」：中山大学团队为传感器人体活动识别提供新思路 ｜ TPAMI 2026
中山大学团队在IEEE TPAMI发表研究，用“三重频域融合”（TSF）框架突破传感器人体活动识别（HAR）领域核心瓶颈。该框架从三个全新“视角”审视问题，经多数据集评估表现出色。
让GPU不再摸鱼！清华蚂蚁联合开源首个全异步RL，一夜击穿14B SOTA
清华与蚂蚁联合开源AReaL - boba²，实现全异步强化学习训练系统，解耦模型生成与训练流程，大幅提升GPU利用率。14B模型在多个代码基准测试达SOTA，性能接近235B模型。
13岁小孩哥当上CEO，22岁造独角兽！少年帮扎堆辍学，集结硅谷创业
在旧金山，一群00后从名校辍学投身AI创业，如Brendan Foody等三位00后CEO创办公司获巨额融资。还有13岁、16岁等少年也下场创业，Z世代CEO正重塑AI创业年龄门槛。
跨层压缩隐藏状态同时加速TTFT和压缩KV cache!
论文 UNCOMP 被 EMNLP 2025 主会接收，提出高效推理框架，用截断矩阵熵解释 LLM 稀疏化，据此设计 UNCOMP 框架，通过压缩隐藏状态优化 KV Cache，实现计算与内存联合优化，实验效果显著。