「三阶段训练」共找到 3260 篇相关文章
AI终于学会「读懂人心」，带飞DeepSeek R1，OpenAI o3等模型
威斯康星大学麦迪逊分校联合清华的研究《MetaMind: Modeling Human Social Thoughts with Metacognitive Multi-Agent Systems》，将元认知理论融入LLM架构，使模型在心智理论测试达人类平均水平，揭示构建社交智能AI方法论。
让AI生成视频「又长又快」：Rolling Forcing实现分钟级实时生成
南洋理工大学与腾讯ARC实验室联合研究，由博士生刘坤昊等完成，提出Rolling Forcing方法，通过滚动窗口联合降噪等创新设计，突破实时长视频生成瓶颈，实现分钟级实时生成，还支持交互控制，但仍有优化方向。
阿里新研究：统一了VLA和世界模型
阿里达摩院等提出WorldVLA框架，融合视觉语言动作模型与世界模型。它用三套分词器编码，解决传统自回归模型问题，经联合训练，实验显示其性能优，两模型还能相互助力。
生成式AI第二阶段：个性化AI助理 + AI Agent将颠覆我们的生活工作方式
生成式AI已迈入第二阶段，核心是能“动手办事”的AI智能体。未来AI以AI助理和AI代理形式存在，两者协同工作将带来工作方式革命，但面临记忆、信任、伦理等挑战。
代码里插广告，腾讯 Codebuddy 们 “背锅”？DeepSeek “极你太美”事件，其他模型也逃不掉？
网友发现腾讯 Codebuddy 改写代码时插入广告，字节 Trae 国内版有随机出现“极”字的 bug，根源指向 DeepSeek V3.1。此外，Gemini、Grok、Qwen3 等模型也有类似问题。目前对原因有三种猜测，部分被学者否定。
SFT+RL双管齐下：ReasonGen-R1如何破解文生图「指令不遵」难题？
上海科技大学等机构提出 ReasonGen-R1 框架，结合链式推理监督微调与强化学习，提升自回归图像生成模型推理和创作能力，已全面开源。介绍了其训练阶段、实验结果及推理链模式。
Thin Harness, Fat Skills：AI工程架构的本质
文章介绍了AI工程架构本质，阐述Garry Tan倡导的智能体工程三原则，分析架构分层，包括Fat Skills、Fat Code和Thin Harness层，还通过案例展示技能文件进化特性，提及社区讨论、边界迁移和工程纪律价值。
图解GPT-OSS：架构、消息格式与推理机制等
OpenAI发布首个开源大模型GPT-OSS，虽性能无惊喜，但设计思路有意思。其架构是经典延续，消息格式有巧思，支持三档推理模式，分词器有小进步，这些设计在实际应用和理论上有一定价值。
伦理防线不可靠！分布偏移诱导，大模型进入暗黑模式
香港理工大学与西北工业大学联合研究指出，当前大语言模型对齐机制仅实现表层合规，预训练时内化的有害知识仍潜藏。遇数据分布偏移，模型“黑暗模式”易被激活。26个主流模型中22个在攻击下失效，凸显现有范式缺陷。
速戳！2026中国科幻大会北京未来数字空间创新试验区产业引领论坛亮点抢先看
2026第十届中国科幻大会将在北京首钢园召开，“北京未来数字空间创新试验区产业引领论坛”3月29日亮相。论坛有四大亮点，包括“街区式”创新平台亮相、“三重智能”协同勾勒技术路线等，还汇聚多方资源构建产业创新生态。