「训练方案」共找到 2848 篇相关文章
4B模型幻觉抑制能力超越GPT-5，CMU等提出行为校准强化学习新方法
大语言模型幻觉问题是部署难题，CMU等研究人员提出行为校准强化学习新方法，重新设计奖励函数。经训练，40亿参数模型幻觉抑制力超GPT - 5，实验证明该方法效果显著，还带来理论洞察。
大模型学会拖进度条看视频了！阿里新研究让视频推理告别脑补，实现证据链思考 | ICLR 2026
阿里巴巴未来生活实验室团队解决多模态大模型视频推理难题，推出ReWatch数据集和ReWatch - R1模型。数据集克服现有训练数据痛点，模型用SFT + RL范式及创新奖励机制，实验成绩SOTA。
拆解腾讯智能体战略：自身验证，开放能力，生态放大 | 甲子光年
文章指出智能体成企业战略议题，但落地有场景复杂、知识专业和工程化挑战。腾讯云以全栈方案应对，用开发平台、行业适配和生态共建助力企业，多个行业已有成功落地案例。
好奇心之旅：Cursor代码库索引机制的学习笔记
作者作为高德信息工程团队AI先锋队一员，日常用Cursor开发，因好奇其代码库索引机制展开探索。介绍了Cursor索引工作流程、隐私安全等，还研究Merkle树、turbopuffer向量库及开源方案Continue。
DeepSeek-R1发布100天后：全面复盘推理大模型复现研究及未来！
推理语言模型（RLMs）发展显著，DeepSeek - R1发布引发广泛影响且未完全开源。MiroMind等总结其复现研究，关注SFT和RLVR方向，介绍数据构建、方法设计、训练过程细节及实验关键发现。
推理成本太高、算力不够用？单纯堆卡没用，得靠极致的“压缩”与“调度” | AICon
大模型落地面临推理成本高、算力需求大的问题。AICon大会上，阿里云刘峥、ModelTC龚睿昊、阿里巴巴马腾、OPPO宋晓辉、清程极智汤雄超等专家将分享从压缩到调度的推理优化方案，覆盖云到边缘、多算力平台。
音画同步视频生成重磅开源！Character AI和耶鲁大学推出Ovi，让音、画在一个大脑里思考
Character AI和耶鲁大学团队推出开源模型OVI，它采用双骨干交叉模态融合架构，让音视频同步生成。其架构对称，用旋转位置嵌入技术对齐时间，训练策略分步进行，生成效果佳，为开源音视频生成提供新路径。
vivo突破手机AI部署难题，绕开MoE架构限制，骁龙8 Elite流畅运行｜ICCV 2025
在AI多模态时代，‘让大模型上手机’成焦点。现有MLLM在手机端部署有难题，vivo AI研究院等团队提出GenieBlue方案，绕开MoE架构限制，在骁龙8 Elite芯片手机流畅运行，保持语言性能同时实现多模态表现。
The Btch：838 | 苹果加强生成式 AI 布局
苹果更新 Apple Foundation Models（AFM）系列，含设备端和服务器端版本，还发布 Foundation Models 框架。AFM 模型架构特别，训练有优化，测试表现有差异。此前苹果论文引争议，此次或是其重启 AI 战略之举。
DeepSeek们越来越聪明，却也越来越不听话了。
论文《When Thinking Fails: The Pitfalls of Reasoning for Instruction - Following in LLMs》用实验验证，模型推理能力变强时，提示词遵循能力变差。研究团队对15个模型测试，发现用CoT推理后执行准确率下降，还提出4种提升指令遵循效果的方案。