「偏好优化」共找到 1271 篇相关文章
为何我的 Docker 镜像如此庞大？使用“dive”进行深度剖析以找出臃肿之处
在AI项目里，Docker镜像可能臃肿庞大，影响开发与部署。本文以朴素BERT分类器镜像为例，指出未优化镜像会导致开发慢、CI/CD低效等问题，还介绍用dive工具剖析镜像，找出臃肿之处以优化。
多模态模型学会“按需搜索”，少搜30%还更准！字节&NTU新研究优化多模态模型搜索策略
字节与NTU优化多模态模型搜索策略，通过搭建工具、构建数据集及设奖励机制，用强化学习训练模型，使其按需搜索。实验显示，MMSearch - R1系统少搜30%还更准，为多模态大模型发展提供洞见。
直播预约 | 如何缓解LLM-as-a-Judge的潜在偏好？UDA：一种无需人工标注的无监督去偏对齐框架
论文针对不同大模型对同一组大模型回答打分差异大等问题，提出无需人工标注、模型无关、即插即用的UDA框架，以无监督方式动态调整Elo评分，实验表明该方法能降低打分标准差、提升与人类评分相关系数。
社区供稿 | Index-AniSora 技术升级开源: 动漫视频生成强化学习
B站升级动画视频生成模型Index - AniSora技术并开源，支持多种二次元风格视频镜头一键生成。基于相关研究提出首个专为二次元视频生成的强化学习技术框架，构建奖励数据集、训练AnimeReward、提出GAPO优化策略，实验验证其有效性。
ICCV 2025 | 清华&腾讯混元X发现「视觉头」机制：仅5%注意力头负责多模态视觉理解
本文聚焦多模态大模型，提出基于 OCR 任务量化注意力头视觉偏好的方法，发现仅不到 5%“视觉头”主导视觉理解。还提出 SparseMM 策略优化 KV - Cache 资源分配，经多基准评测，性能和效率表现优。
震惊海外开发者！BOSS直聘3B小模型比肩80B，怎么做到的？
BOSS直聘楠北阁团队发布3B轻量端侧小模型Nanbeige4.1-3B，性能震惊海外开发者。团队从多方面改进，如优化推理和偏好对齐，重构训练数据，采用多种强化学习算法，使其性能比肩大模型。
如何重现 DeepSeek 推理性能突破
DeepSeek-V3 是热门开源大模型，采用大规模 MoE 架构，优化推理性能是工程难点。阿里团队在 RTP - LLM 完成优化，对齐其推理系统性能，分享关键技术、不足与思考，还提及对 Qwen3 模型的优化策略。
探索 GPU 加速向量检索：NVDIA Cagra 在微信大规模推荐系统中的应用实践
本文分享腾讯团队将 Cagra GPU 图索引大规模应用于微信核心线上推荐业务的实践。介绍 Cagra 算法原理与优势，讲述线上化改造、架构演进、CPU/GPU 协同优化等，展示业务落地显著收益。
产学研深度融合样本：高校教授携手昇腾，共筑AI算力生态基石｜甲子光年
本文对话华南理工大学陆璐教授，他有丰富业界经验，回归学界后聚焦AI算力平台性能优化。其团队与昇腾合作解决性能挑战，成果用于开源与产品集成。陆璐还对算力生态未来给出战略与实操建议。
Lilian Weng：Harness才是模型自我迭代的现实起点和关键，而不是直接重写权重
Thinking Machines Lab联合创始人Lilian Weng发文指出，实现AI递归式自我改进（RSI），设计围绕模型的执行系统“Harness”才是现实起点。文中详述Harness设计模式、优化路径，也指出自我改进面临的瓶颈。