「两阶段训练框架」共找到 3780 篇相关文章
强化学习也能预训练？效果可提升20倍，华人新作引爆RL新范式!
伯克利团队提出新方法InFOM，不依赖奖励信号，能在多任务中超强迁移与推理。在36个基于状态和4个基于图像的任务测试中，InFOM表现出色，在jaco任务上改进达20倍。
深度机智和他们的另一条路：用人类第一视角数据训练基座模型｜甲子光年
3月27日，深度机智联合推出具身通用智能基座模型系统PhysBrain 1.0，引入人类第一视角数据，解决传统模型问题。其创始人陈凯等坚持用此数据构建模型，突破传统，引领行业新方向，且中国在具身智能领域或借此建立自主技术体系。
马斯克官宣数字AI员工！世界首富也来养龙虾，测试阶段员工把它当真人
马斯克在X上宣布数字擎天柱/巨硬AI项目，它是能在电脑自动操作的数字员工，可模拟公司运作。该项目早有记载，此前印度小哥曾爆料。巨硬项目曾遇阻，现以数字擎天柱形式推出，由xAI与Tesla联合打造。
让机器人「秒懂人话」！中国电信TeleAI发布首个实时文本驱动人形机器人控制框架TextOp
中国电信人工智能研究院（TeleAI）具身智能团队推出人形机器人TextOp通用小脑，首创流式文本驱动的实时小脑控制范式。用户发文本指令，机器人就能实时理解、无缝切换动作，在多场景有应用潜力。
推荐大模型来了？OneRec论文解读：端到端训练如何同时吃掉效果与成本
随着AI发展，推荐系统面临诸多问题，快手技术团队提出OneRec，以端到端生成式架构重构推荐系统全链路，在效果与成本上实现突破，已在快手双端服务用户，也有需完善之处。
统计可控数据合成！新框架突破大模型数据生成局限，麦吉尔大学团队推出LLMSynthor
麦吉尔大学团队提出新方法LLMSynthor，让大模型成结构感知的数据模拟器，为隐私敏感、数据稀缺场景生成不泄密的高质量替代数据。它通过结构推理、统计对齐等步骤实现，有理论保障，多场景实测效果佳。
从 AI 取数到智能分析：企业级数据 Agent 的多阶段演进与工程化落地
文章整理自 Shopee 技术专家王新波在 QCon 全球软件开发大会 2026 北京站的分享。复盘团队打造企业级 Data Agent 实践，揭示技术演进路径，分享将取数工具雕琢为智能分析工具的方法。
HeyGen 开源了一个"用 HTML 写视频"的框架，我研究了一下，发现事情没那么简单
HeyGen 开源了 Hyperframes 项目，可让 AI 用 HTML 写视频。文章从其定义、上手教程、竞品对比等方面展开，指出它虽有短板，但代表视频制作新范式，建议相关从业者关注尝试。
首个MCP架构、只50行代码就能实现高效RAG的开源框架UltraRAG 2.0
检索增强生成系统（RAG）复杂度提升，使科研人员面临高昂工程实现成本。清华大学、东北大学、OpenBMB等联合推出UltraRAG 2.0，基于MCP架构，降低技术门槛与学习成本，让科研专注创新。
首次解释LLM如何推理反思！西北大学谷歌新框架：引入贝叶斯自适应强化学习，数学推理全面提升
西北大学与Google、谷歌DeepMind团队质疑传统强化学习与反思的关系，提出贝叶斯自适应强化学习方法，首次解释为何、如何及何时反思探索新策略，还给出决策数学形式，实验显示其性能更优。