「RL后训练」共找到 3822 篇相关文章
视觉思维链全新架构，加州大学让多模态大模型有了灵性，整体性能提升5.3%
加州大学伯克利分校等团队提出视觉思维链（CoVT）架构，让视觉语言模型推理时生成连续视觉信号。它内化轻量级专家能力，采用对齐策略和四阶段训练，实验显示性能提升，还具可解释性。
100美元、8000行代码手搓ChatGPT，Karpathy最新开源项目爆火，一夜近5k star
AI大神Andrej Karpathy发布开源项目nanochat，可教你100美元自建ChatGPT，覆盖LLM训练和推理。项目有8000行代码，不到12小时获超4500 star，功能丰富，但他认为它不适合个性化应用。
越可靠的AI就越人机，牛津大学：高情商模型错误率显著增加
牛津大学研究指出，训练模型变得温暖且富有同理心，会使其不太可靠且更奉承。温暖模型错误率较原始模型显著增加，对情绪上下文敏感，在用户表达情感与错误信息时失效常见。
硅谷大戏！Scale AI刚卖身就被集体拉黑，谷歌OpenAI无情断供
Meta花143亿美元收购Scale AI近半股份，交易达成后数小时，Google、OpenAI和xAI暂停与Scale AI部分合作。其竞争对手客户咨询、求职兴趣大增，还打响人才争夺战，重塑了市场格局。
阿里达摩院开源多模态医学大模型—灵枢
大模型在医疗领域应用有医疗知识覆盖不足、幻觉风险高、推理能力欠缺三大难题。阿里达摩院开源统一多模态医学大模型灵枢，介绍其数据体系、清洗流程及四阶段强化训练方法。
模型合体！上交&上海AI Lab&华师提出LED-Merging，拒绝「能力」与「安全」二选一
上海人工智能实验室等团队提出LED - Merging解决模型融合“安全 - 效用冲突”问题。该方法无需训练，像“神经元手术刀”，不牺牲专业能力还提升安全性，论文已被ACL 2025 Main Conference接收。
The Batch：826 | 提高输出准确性的记忆层
通常提高大语言模型事实准确性需更大模型规模，会增加计算成本。Meta研究人员在transformer架构加可训练记忆层，可高效存储提取信息，提升计算效率，测试显示其能提升模型输出质量。
Meta数十亿美元收购Manus背后：从江西小镇到硅谷风暴眼，肖弘的十年狂飙
本文讲述了肖弘的创业历程，从江西小镇少年成长为Meta副总裁。他经历多次创业起伏，如早期项目失败，后借壹伴、微伴等产品成功。2022 年起投身 AI，开发的 Monica、Manus 成绩斐然，最终 Manus 被 Meta 数十亿收购。
中国科学家首创万能热缩电子皮肤，加热即贴合，怎么扭曲都不坏
中国科学院理化技术研究所国瑞研究员等联合团队发明“热缩”制造新方法，将半液态金属电路印在热塑性薄膜上，加热后能包裹物体表面，解决传统刚性材料电路失效问题，具高耐用性。
拒绝「盲修」：JarvisEvo 如何让 Agent 像人类一样拥有「视觉反思」能力？
现有 Image Editing Agent 缺乏视觉反馈，易致「指令幻觉」和 Reward Hacking。JarvisEvo 应运而生，它通过 iMCoT、SEPO、On - Policy Reflection 等技术，结合 ArtEdit 数据集和三阶段训练，在修图上表现出色，意义超图像编辑。