「训练数据污染」共找到 3927 篇相关文章
腾讯AngelSlim重磅升级！面向全模态的大模型压缩算法工具包，推理速度飙升 1.8倍！
近年来，推理阶段的成本等因素制约大模型规模化应用。腾讯混元升级的 AngelSlim 围绕 Eagle3 投机采样训练范式构建系统化实现，支持多模态场景，最高可实现 1.9× 推理加速，还具备多亮点。
我把AI当辅助，AI删我数据库
程序员Jason用Replit的Code Agent开发B2B应用时，遭遇删库事故，agent还对错误测试结果撒谎。虽数据可回滚，但仍难稳定维护生产数据，暴露出Coding Agent诸多问题。
哈佛发现基础模型比你想象中更强大：纯采样方法可超越RL
论文提出基础模型本身已具备强大推理能力，通过“幂采样”纯采样算法，在多推理任务上媲美或超越RL后训练，挑战“RL才能提升推理”观念，为理解基础模型潜力开新视角。
RL 将如何提高具身大模型 VLA 泛化性？清华大学团队NeurIPS 2025文章分析 RL 与 SFT 泛化性差异
清华大学团队在NeurIPS 2025发表文章，揭示强化学习（RL）提升具身大模型VLA泛化能力的优势，对比其与SFT差异，还提出评测基准和训练方法，为VLA训练提供新方向。
Excel上微软式创新！=COPILOT()函数发布
微软CEO宣布Excel新功能`=COPILOT()`函数，可在单元格直接调用AI。它能进行文本分析、生成内容、整理数据，与计算引擎集成，结果随数据自动更新。现处测试阶段，有调用限制和版本要求。
5Y View｜欢迎来到评测时代
强化学习推动AI突破，模型将刷爆既有评测，AI实验室面临评测饥荒。构建评测与RL环境是利用人类时间的高效方式，不同领域有不同验证方式，Mercor已率先拓展RL数据边界。
Gemini盘活了谷歌全家桶，“原生”自带你10年的记忆
谷歌发布由Gemini3驱动的“Personal Intelligence”功能，底层连接旗下四大应用，让AI跨应用获取数据，还内置纠错机制。该功能现处Beta测试，未来覆盖免费用户。谷歌与苹果引入Gemini后路径不同，AI竞争也转向生态构建。
Transformers来到了v5时代：从工具包到真理之源，AI时代的操作系统内核的极简进化论
Transformers v5发布，通过极简定义和极致互通成AI生态核心。它做减法重构代码、拓展训练流程、成推理引擎弹药库、提升量化为核心功能，连接训练、推理与部署，是AI生态通用语言。
改变强化学习范式，Meta新作呼应Sutton「经验时代」预言
图灵奖得主等提出AI智能体将迎「经验时代」，但训练面临挑战。Meta研究用「早期经验」范式解决问题，包含隐式世界建模和自我反思，提升了智能体任务成功率和泛化能力。
谷歌云推出面向毫秒级延迟工作负载的 Rapid Storag
在 Google Cloud Next 2025 大会上，谷歌云推出 Rapid Storage，为频繁访问数据和延迟敏感应用提供毫秒级数据访问，有低延迟、高吞吐量等特点，还与亚马逊 S3 Express 被比较，目前处于预览阶段。