「两阶段微调」共找到 1559 篇相关文章
关于 Multi-Agent 到底该不该做，Claude 和 Devin 吵起来了
有两篇多智能体文章引发热议。Anthropic分享多智能体研究系统构建经验，指出适合特定任务；Cognition认为当下AI Coding暂不适用多智能体。文章还介绍多智能体架构、提示词原则等内容。
最新12种GraphRAG技术全面评测
6月两篇论文对12种GraphRAG技术评测。GraphRAG通过构建图结构组织知识，在复杂推理等任务中优于传统RAG。不同GraphRAG技术在图构建、知识检索上表现各异，如RAPTOR图构建慢但令牌消耗少。
什么是芯片可测性设计（DFT）技术？
在芯片复杂度增加、测试难度增大的背景下，DFT技术应运而生。它是在芯片设计阶段引入测试逻辑的方法，分功能和制造测试，有扫描链、MBIST、边界扫描等核心技术，能提高测试效率、降低成本、缩短开发周期。
半年复盘，AI迎来预训练后的新瓶颈。
2025年上半年AI领域发展加速，编码和多模态能力提升。但模型在综合能力上遇到第二轮瓶颈，编码能力强时通用认知能力‘拉胯’，或与RL阶段使用编程数据有关，红杉新基准或推动模型均衡发展。
函数向量对齐技术，让大模型持续学习不“失忆”丨ICLR 2025
中国科学技术大学等校团队破解大语言模型灾难性遗忘之谜，发现遗忘源于模型激活带偏差新功能，非覆盖旧功能。还设计FVG训练法，保留并对齐函数向量，保护模型能力。相关论文被ICLR2025接收，代码开源。
证明也有「选择困难症」？腾讯AI Lab与大模型研究部联手打造 MPS-Prover ，多视角破解形式化推理瓶颈！
本文聚焦逐步式自动化定理证明器困境，腾讯AI Lab等提出MPS - Prover。它有数据筛选和多视角树搜索两项创新，提升搜索效率和证明质量，在多基准表现佳，还解决六道IMO难题。
PITT | 提出PhyT2V框架：让文生视频（T2V）更符合物理规律（CVPR2025）
当前T2V技术迈向推理驱动阶段，物理规律是关键约束。匹兹堡大学团队提出PhyT2V框架，不依赖模型重训练或大规模外部数据，可增强主流T2V模型能力，有低落地门槛和良好泛化性。
2025 中国最具价值 AGI 创新机构 TOP 50 调研启动征集！
这一年AI在各领域发展迅猛，影响产业与社会底层逻辑。在此背景下，Founder Park发起调研，面向AI领域企业，聚焦AGI产业各层，从多维度评选50家创新机构，公布了各阶段时间安排。
Claude两个新模型实测流出！空间推理封神，算力直接榨干了
Claude两款新模型“棉花糖”和“甜瓜”实测流出，在3D强化学习和建筑空间布局上性能强大，还能直接理解并生成复杂3D坐标和空间关系。它们对算力吞噬疯狂，引发对其身份的猜测。
浙大开源HugAgentOS：三引擎一体自进化，每步可归因/回放/回滚
过去一年，Agent任务执行能力提升，但不会自主积累与进化。浙大开源的HugAgentOS把Harness拆成三个可自我成长的引擎，设归因和本体两道关卡，解决经验成能力等问题，还覆盖智能体完整链路。