「两阶段训练策略」共找到 3209 篇相关文章
模力工场 032 AI 应用榜：桌面 Agent 强势来袭，阶跃登顶本周榜首
模力工场032周AI应用周榜出炉，25款应用上架。本期用户讨论最高的是桌面Agent形态，AI从“对话框助手”走向“接管桌面执行者”。还精选十款应用解读行业风向，反映AI正进入执行与交付阶段。
LLM-in-Sandbox：给大模型一台电脑，激发通用智能体能力
来自中国人民大学、微软研究院和清华的研究者提出LLM - in - Sandbox范式，让大模型在代码沙盒完成任务，实验显示其能提升多领域表现，无需额外训练，还能减少token消耗，研究者认为应取代纯LLM推理。
无需奖励函数！我们意外构建了自我进化的AI系统
牛津大学发现LLM可通过“部署 - 验证 - 再训练”循环自我进化，绕开人工奖励函数设计瓶颈。在三个经典规划领域实验效果惊人，还在理论上证明其与强化学习的数学等价关系，有优势也有隐患。
LeCun预言成真！790年长视频，炼出最强开源「世界模型」
2025年‘世界模型’成AI巨头战场，谷歌、李飞飞团队等纷纷布局。上周北京智源研究院发布Emu3.5，340亿参数，基于790年长视频数据训练，其架构优越，推理快，能力强，还公开技术报告邀全球探索。
AGI前夜重磅：RL突破模型「认知上限」，真·学习发生了！
AI研究圈争论RL能否赋予模型超越基础模型的推理能力。UC Berkeley等团队提出DELTA框架，观察到“RL grokking”现象，还设计新任务验证，提出两阶段奖励调度，总结两种模式等，为争论带来新依据。
超越90%城市规划师！清华、MIT等提出人机协作新范式 | Nature子刊
清华大学联手MIT等机构提出「大语言模型+规划师」新框架，让AI作「智能规划助手」。框架含概念设计、方案生成、效果评估三阶段，实验显示AI表现超九成人类规划师，未来将人机协同。
开源播客生成MoonCast：让AI播客告别"机械味"，中英双语对话更自然！
MoonCast是革新性对话式语音合成模型，已开源。它借助LLM让剧本有干货与人味，采用全面规模化策略使音频合成更自然，性能在双语长对话播客上提升显著，接近真人播音效果。
LLM又曝致命缺陷：根本不会看时钟！博士惊呆，准确率不及50%
最新研究揭示AI存在认知缺陷，读取时钟准确率仅38.7%，判断日历日期准确率26.3%。研究者构建测试集考察MLLM能力，虽部分模型有亮点，但整体表现不佳，凸显训练数据和推理方式改进需求。
从Vibe Coding到Harness—— 一套大仓AI工程化实战
这是腾讯后端微服务与前端微应用大仓的 Harness 实战分享。介绍了 TAB 工程背景、Harness 组成部分，阐述阶段划分、Agent 演进等，还提及人工关卡、门禁脚本等要点，总结了经验与限制。
CMU&NYU最新工作解释：存储在权重里的“智能”是从哪来的？
论文《From Entropy to Epiplexity》指出经典信息论在AI面前有三大悖论，提出用Epiplexity度量信息。它将数据信息拆为Time - bounded Entropy和Epiplexity，通过神经网络训练近似计算，实验验证其有效性，并给出启示。