「后训练策略」共找到 4334 篇相关文章
奥特曼抢走小扎印钞机！Meta「占领」OpenAI，20%都是前同事
新智元报道，OpenAI高管中大量前Meta员工任职，约占20%。公司战略现Meta影子，考虑广告业务，引发员工担忧。此外，OpenAI在Sora成功后着手开发音乐AI，欲进军音乐领域。
OpenAI解释LLM为什么会有幻觉
OpenAI和佐治亚理工联合论文《Why Language Models Hallucinate》深入探讨LLM幻觉根源，指出预训练阶段统计本质和评估体系激励扭曲是主因，还提出改革评估体系引入显式置信度目标的解决方案。
谷歌实验室推出了 Opal，一个用于创建 AI 迷你应用程序的可视化平台
谷歌实验室推出实验性无代码工具 Opal，可让用户通过自然语言和可视化编辑器创建 AI 小应用。它支持两种交互模式，开发完成后能分享链接。开发者关注其与微软产品竞争前景。
谷歌 Apigee 添加了内置的 LLM 治理 Model Armor
谷歌云推出 Model Armor 公开预览版，这是集成到 Apigee API 管理平台的 LLM 治理框架。它能执行特定策略，检测多种风险，支持多 LLM 提供商，还与 GKE 和 Security Command Center 集成。
解读Qwen3文本嵌入与重排序技术版图
文本嵌入和重排序是NLP和信息检索关键组件。Qwen3 Embedding、Qwen3 Rerank模型基于Qwen3基础模型构建，有三种参数尺寸。文章介绍其架构、训练方案，还给出实战代码。
Anthropic：怎么才能控制模型的行为，做好Agents?
Anthropic发关于AI Agents博客，围绕如何配置上下文让模型输出期望行为展开。指出上下文是有限资源，有Context Rot现象，介绍了上下文工程概念、构成，还提及即时策略、长时间任务处理方法及实践建议。
Qwen3接连放出No Thinking, Thinking两大模型，Gemini2.5 pro顶不住啦
Qwen推出非推理模型`Qwen3 - 235B - A22B - Instruct - 2507`后，又放出推理模型`Qwen3 - 235B - A22B - Thinking - 2507`。非推理模型在多方面功能增强，推理模型能力强，超DeepseekR1，可试用。
关于Pingpong和Cooperative的一些感性理解
作者团队在SGLang支持Hopper架构相关GEMM，经分析发现多数场景Pingpong调度策略性能优于Cooperative，K维度小的场景DeepGEMM性能优于CUTLASS。本文重点介绍Pingpong性能优势及Cooperative无法Overlap Epilogue的原因。
港科联合港中文提出AdaCtrl，自适应可控Reasoning，可降10~90%
港科联合港中文提出AdaCtrl，解决LLM推理的过度思考、算力浪费和响应延迟问题。它有自适应和用户控制两种模式，通过两阶段训练法实现目标，实验效果好，未来或拓展到多领域。
我在OpenAI修中文
OpenAI研究科学家陈博远介绍GPT Image 2官网博客花絮，分享模型训练、测试情况，还展示亲手制作的官网图片，包括中文彩蛋、漫画、杂志页等，体现模型文字渲染、视觉推理等能力。