「两阶段后训练方法」共找到 3667 篇相关文章
732M模型超越7B！机器人操控新范式：从视频中「悟」物理
机器人操控有「数据困境」，传统方法需大量人工标注动作演示数据。中山大学王广润教授团队从视频生成模型「借」物理直觉，提出PAR和PhysGen，与英伟达DreamDojo核心思路一致，验证了新的技术路线。
告别噪声初始化：NTU MARS Lab提出A2A新范式，实现机器人高性能单步动作生成
新加坡南洋理工大学 MARS Lab 提出 Action-to-Action (A2A) Flow Matching 新范式，以历史机器人轨迹为生成起点，打破生成速度与精度瓶颈，在训练效率、推理速度及泛化表现上佳，还可扩展至视频生成领域。
完美解决Clawdbot巨额消耗，教你用国产模型实现7*24不停机使用，成本降低10倍。
文章介绍Clawdbot玩法爆火，因名称被指控侵权改名moltbot。重点给出实操干货，解决连接和成本问题，推荐用MiniMax M2.1模型搭配，还介绍接入飞书方法及该模型5大优势。
仅有一位作者的论文，却补上了城市智能的「最后一公里」
郑宇教授用论文提出跨域多模态知识融合框架，在空气质量推断等多场景优势明显，其研究按数据选择等四阶段进行，解决数据难题，推动AI用于城市问题，为跨部门协作提供可能。
钉钉DeepResearch, 0.008元/1k Token击穿地板价
阿里为7.5亿钉钉用户推出Dingtalk - DeepResearch，解决企业办公AI化痛点。系统采用“三横一纵”架构，有多阶段强化学习等三种解法及DingAutoEvaluator纵向飞轮，实现模型自进化、自纠错。
必看！SEO、AEO、GEO、AAO是什么，如何做，实际应用举例，适合谁做及如何协作？
文章由白杨SEO撰写，介绍SEO、AEO、GEO、AAO概念、做法、应用及适用企业，强调它们是互补的搜索营销手段，还介绍了AI搜索优化GEO第二期训练营相关信息。
从文心开源谈起，论大模型发展新生态
6月30日百度宣布开源ERNIE 4.5即文心4.5系列模型，实现预训练权重+推理代码完全开源。文心团队提出创新架构，增强多模态理解能力。今晚7:30，CSDN邀专家深度解读文心开源及行业趋势。
字节跳动&清华大学开源多模态时序大模型ChatTS，可实现时序数据对话与推理
字节跳动与清华合作开源多模态时序大模型ChatTS，可实现时序数据对话与推理。它用合成数据训练，解决了数据稀缺等问题，在评估中表现远超基线模型，未来可拓展至更高阶任务。
ENG APPL COMP FLUID | 西北工业大学曹文博、张伟伟等：基于参数化神经网络求解器的层流翼型绕流代理模型
近年来，PINNs在流体力学中受关注，但在高维参数化与复杂流动问题中受限。西北工业大学曹文博团队基于TSONN构建层流翼型绕流参数化求解器，训练出强泛化能力的代理模型，为工程层流气动分析提供新方案。
Specula在67个开源系统中找到382个深层bug，数月形式化验证缩短到几小时
截至2026年8月19日，Specula已在67个开源系统找出382个bug。它让coding agent自动生成TLA + 模型和正确性不变量，运行检查并复现问题，将数月的形式化验证缩短到几小时，降低了形式化方法使用门槛。