「任务递进训练」共找到 3646 篇相关文章
8块钱跑通一次强化学习全流程,潞晨云重塑微调赛道:1名算法工程师=1支Infra团队
大模型下半场,后训练特别是强化学习成核心战场。潞晨云微调SDK上线,它是国内首个全面开放、且兼容Tinker范式的Serverless微调平台,为强化学习提供低成本解法,在易用性和成本上有优势。
开源医疗模型SOTA:蚂蚁健康发布百亿参数医疗大模型
由浙江省卫生健康信息中心、蚂蚁健康等联合开发的AntAngelMed医疗大模型正式开源。它凭借独创训练与架构,在权威评测中表现优异,降低算力门槛,将专业知识、诊疗能力与计算架构融合,为医疗AI落地奠基。
与DeepSeek-OCR不谋而合,NeurIPS论文提出让LLM像人一样读长文本
NeurIPS 2025 论文提出 VIST 框架,为大语言模型长文本推理提供视觉方案,与 DeepSeek - OCR 理念不谋而合。它模仿人类阅读,有快 - 慢路径协作,在多任务表现优,还让模型‘用眼看文字’,优势明显。
Anthropic被作家告了,违规下载700万本书,15亿美元和解了
AI初创公司Anthropic同意支付至少15亿美元,和解作家集体诉讼。此前作家指控其盗版作品训练Claude。若协议获批,将是美版权案最高赔偿,也是AI公司法律纠纷转折点。
刚刚,OpenAI拿下IOI金牌,仅次于前五名人类选手!参赛推理模型才夺得IMO金牌
2025年国际信息学奥林匹克(IOI)中,OpenAI推理模型获金牌,在AI参赛者中排第一,得分仅落后5位人类选手。其未专门训练,成绩较去年大幅提升。此前它在IMO也获金牌级别成绩。
VLA 推理新范式!一致性模型 CEED-VLA 实现四倍加速!
近年来,VLA模型成机器人领域重要研究方向,但推理速度受限。本文提出一致性蒸馏训练、混合标签监督机制及提前退出解码策略,在多基线模型上实现超4倍推理加速,实验验证其高效通用。
汤森路透发布AI Agent,专用于税务、审计等财务领域
全球著名商业服务平台汤森路透发布面向财务专业人士的AI Agent——CoCounsel,能自动执行复杂业务流程任务,支持人机协作。其开发耗时超1年,早期客户满意度高。后续还将推新应用并扩展功能。
Adaptive Reasoning Model:Qwen3混合思考->字节AdaCoT->清华AdaThinking
文章介绍三种处理混合思考模式的方法,阿里 Qwen3 通过 SFT 让模型具备思考能力,但需人为控制;字节 AdaCoT 和清华 AdaThinking 让模型自主决定是否思考,分别用多目标优化和受限优化目标训练。
快手&中科院 | 提出多模态奖励模型:R1-Reward,比SOTA模型提升5%-15%!
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要,但现有强化学习算法用于训练存在问题。快手、中科院等团队提出 R1 - Reward,在基准上比 SOTA 提升 5% - 15%,还在快手业务场景成功应用。
把 RAG 做成主流的公司,现在开始“做空”RAG 了
Pinecone 曾将 RAG 定义成大语言模型 grounding 标准范式,如今却宣布 RAG 时代结束。它推出面向 Agent 的知识引擎 Nexus,提出“知识编译”概念,称能提高任务完成率、降低 token 开销,整个 AI 世界都在将“推理”往上游移动。