「混合微调」共找到 503 篇相关文章
全球首次实测通过！CMU华人用AI设计的乐高「不翻车」
CMU研究人员提出LegoGPT，它微调Meta的LLaMA模型，结合47000个稳定结构数据集，确保98.8%的乐高设计符合物理定律，可实际搭建。目前，数据集、代码和模型均已开源。
Chroma创始人「Context Engineering」5 步杀疯全网
文章聚焦Chroma创始人提出的「Context Engineering」，指出RAG已死，上下文工程崛起，还给出实用建议，如聚焦检索、混合召回等，介绍了上下文工程包含的数据摄入、查询等内容。
这个开源PDF解析器，拿了全球第一
OpenDataLoader在主流PDF解析器基准测试中排第一，尤其是表格提取准确率高。它功能丰富，有本地和混合两种模式，还将推出免费自动标记功能，支持与LangChain集成。
卡内基梅隆大学开源LegoGPT，用AI设计乐高模型
卡内基梅隆大学开源LegoGPT，可依文本提示生成物理乐高模型。它把乐高设计转为自回归文本生成任务，基于LLaMA - 3.2 - 1B - Instruct微调，应用场景广泛，如教育、玩具设计等。
如何科学地“设计”SFT 数据？一次关于 ODA 的完整平台级验证
大模型后训练阶段，SFT数据构建常依赖‘直觉’或‘试错’。上海人工智能实验室OpenDataLab团队发布报告，基于OpenDataArena提出新范式，将数据集构建从‘随机艺术’变为‘确定性工程’，并进行平台级验证。
Claude Code 推出语音功能，但是，不支持中文
Claude Code推出语音模式，向约5%用户开放。用户按住空格说话，系统自动生成文本，支持语音与键盘混合输入，能提高录入效率，但大概率不支持中文。此外，电报率先支持OpenClaw流式实时回复。
6.2k 谷歌开源LangExtract，主打精确溯源的长文档抽取
谷歌开源 Python 库 LangExtract，能让 LLM 依用户指令从非结构化文档提取结构化信息。它可处理临床记录等，具备精确源接地、可靠输出等特性，支持多模型，无需微调，适用于各领域。
腾讯助力Deepseek完善DeepEP,RoCE提升100%，InfiniBand提升30%
Deepseek团队合并腾讯提交的代码完善DeepEP，称有巨大速度提升，RoCE提升100%，InfiniBand提升30%。DeepEP是为混合专家模型和专家并行设计的通信库，有多项创新特性，适合现代AI应用。
田渊栋离职Meta，最后一篇论文？
离职Meta后，田渊栋团队论文被NeurIPS 2025录用。研究提出「三门理论」，发现RLVR微调在小权重发力，不破坏模型结构，还绘制出RLVR训练动态的「参数层面全景图」。
测试时也能RL，英伟达等提出全新范式：TTT-Discover
近日，斯坦福、英伟达、Together AI 等联合开源全新测试时新范式 TTT - Discover，在测试阶段用强化学习微调模型，以刷出 single best 结果，用几百美元就刷新诸多领域 SOTA。