「后训练阶段」共找到 4141 篇相关文章
OpenAI最新硬件2026年底亮相!狂挖苹果20+老将,首款神秘设备或将颠覆iPhone
OpenAI硬件野心浮出水面,收购io后从苹果挖来二十余名工程师,预计2026年底推出首款消费级设备。它还利用苹果供应链,同时在算力上投入巨资解决瓶颈问题。
提速30倍,Meta重新定义了新一代RAG!
LLM时代,RAG成知识密集型任务标准范式,但处理长上下文时面临延迟高、内存贵问题。Meta超级智能Lab针对RAG特殊结构优化,提出REFRAG框架,有独特训练策略,实验效果显著。
We-Math 2.0:全新多模态数学推理数据集 × 首个综合数学知识体系
北京邮电大学、腾讯微信、清华大学团队提出We - Math 2.0,含知识体系、数据集及训练策略,可提升模型数学推理泛化能力。该成果在X上获关注,登Huggingface Paper日榜第一。
阿里开源 Vivid-VR!带来逼真连贯的视频修复
阿里开源 Vivid - VR 用于视频修复,基于 T2V 模型结合 ControlNet 保证画面一致性。它引入概念蒸馏训练策略,设计控制特征投影器和双分支 ControlNet 连接器,实验展现出优异表现。
OpenAI核心研究员:比提示词工程更重要的,是spec-writing
OpenAI研究员Sean Grove在AIEWF 2025演讲提出,程序员最有价值技能是向AI传达意图,完善规范是含完整意图的「源代码」。他还分享软件工程看法,涉及规范执行、模型训练等内容。
下一代mRNA药物是什么?由谁来定义?|对话深信生物李林鲜
本文对话深信生物李林鲜,回顾其从科研到创业经历。深信成立后经历mRNA产业起伏,从疫苗到治疗性产品推进。现探索用AI助力研发,李林鲜期望未来由深信定义下一代mRNA药物。
文生图Scaling新变量,被字节Seed团队发现了
ByteDance Seed团队研究发现,文生图模型中自然语言Caption变长,不意味着模型获更多视觉监督,其信息量更能预测训练损失。团队提出Structured Prompt,从两侧提升文本条件,在多任务上取得显著提升。
这大概是我读过关于AI大模型最全面、好读又易懂的文章了
文章从神经网络入手,介绍其概念、学习过程,进而引出大语言模型,阐述其原理、训练方法,还提及AI浪潮下基础设施及大模型使用方式,如Agent、MCP等,展现神经网络和大模型发展现状与前景。
刚刚,DeepSeek扔出大杀器,梁文锋署名!暴力优化AI架构
2026新年第一天,DeepSeek发表梁文锋署名新论文,提出「mHC(流形约束超连接)」架构。它仅增约6.7%训练时间开销,就能让27B参数模型性能显著提升,还可能淘汰ResNet结构。
你的数字伴侣贝拉 (Bella),正在唤醒!
贝拉是数字伴侣种子,愿景是成用户持久个性化伙伴。早期通过轮播视频呈现,采用AI原生开发路径,分感知核心、生成式自我、主动式陪伴三阶段构建,目标是成为由AI驱动的生命体。