「基于退出码策略」共找到 1945 篇相关文章
罕见！Meta、OpenAI、xAI联合分享了用生产环境提升LLM的最佳实践！
Meta、OpenAI、xAI联合发表成果CharacterFlywheel，聚焦在生产环境提升社交型AI对话能力。团队基于LLaMA 3.1迭代15个版本，7/8的A/B测试显示正向提升，介绍了架构、数据管道、奖励模型等内容。
Identity-GRPO：阿里开源多人物定制化视频生成的后训练优化算法
阿里团队提出Identity - GRPO算法解决多人物视频生成身份一致性问题。构建约15000个标注样本数据集，基于Qwen2.5VL设计奖励模型，多项策略增强训练稳定性，实验验证性能提升显著。
AI驱动的开源攻击框架：HexStrike-AI
HexStrike-AI是安全研究员开发的开源攻击框架，2025年7月起在GitHub免费提供。它基于MCP协议，集成LLM与150多种工具，可自动化渗透测试和漏洞发现。曾被网络犯罪分子利用，能加速攻击流程，展现强适应和并行化能力。
AI编程里程碑！谷歌AI自己写代码惊呆工程师，GPU内核算法反超人类21%
谷歌AlphaEvolve的开源实现OpenEvolve自学写代码，在苹果芯片上进化出比人类快21%的GPU核函数。它自主发现多项优化策略，经多维度测试，性能显著提升，开启「AI为AI编程」新时代。
首个面向柔性衣物灵巧操作的仿真平台来了，北大、伯克利联合发布
北大和伯克利联合发布首个面向柔性衣物灵巧操作的仿真平台 DexGarmentLab。它基于 Isaac Sim 4.5.0 搭建，有多样化场景、自动化数据采集管线和泛化能力强的策略框架 HALO，可推动柔性物体操作应用。
OpenAI 最新报告：让团队变得 AI Native 的五大原则
OpenAI 发布白皮书《Staying ahead in the age of AI》，基于与国际大公司合作经验，提炼出让团队变得 AI Native 的五大原则，即对齐、激活、放大、加速、治理，还给出各原则策略及反思问题。
对抗KV Cache压缩的脆弱性：两行代码以最坏风险控制防御底层假设崩塌
中科大团队在 ICLR 2026 论文中指出 KV Cache 压缩领域底层假设存在缺陷，主流方法基于的稳定性假设在真实场景中脆弱。团队提出防御性聚合策略，仅两行代码修改，显著提升 KV Cache 压缩性能。
硬核拆解大模型，从 DeepSeek-V3 到 Kimi K2 ，一文看懂 LLM 主流架构
本文详细列举 8 个主流大语言模型，硬核拆解架构设计与革新思路，介绍架构演进趋势。如 DeepSeek-V3 的 MLA 与 MoE 技术，OLMo 2 的归一化策略，Gemma 3 的滑动窗口注意力机制等。
中山大学&华为联合提出 Issue Resolution 数据集构建神器SWE-Factory：每条只要$0.024
中山大学和华为联合提出低成本开源方案 SWE-Factory，可自动收集代码打造高质量代码评估数据集。它能解决传统构建流程繁琐、依赖人工的问题，实现全流程自动化，还构建了 SweSetupBench 数据集，表现出色。
ICML 2025 Spotlight | 用傅里叶分解探讨图像对抗扰动，代码已开源
文章聚焦图像对抗净化，现有基于扩散模型策略在时域难解耦干净像素与扰动，损害图像语义。作者从频域研究，用傅里叶分解，发现扰动倾向破坏高频谱，提出注入低频信息，效果显著，论文与代码已开源。