「端到端微调」共找到 2540 篇相关文章
微调已死！「共识机制」实现提示词自我进化，性能飙升
人工智能领域正从「模型微调」向「上下文工程」转变。西湖大学MAPLE实验室齐国君教授团队提出基于「共识机制」的提示词组进化算法C - Evolve，能突破单一提示词性能局限，提升系统整体性能。
一句话生成任务专属LoRA！Transformer作者创业公司颠覆LLM微调
Transformer作者之一创立的SakanaAI推出Text-to-LoRA（T2L），简化模型适配流程，省却繁琐微调。T2L参数压缩率达80%仅降1.2%准确率，零样本场景平均准确率78.3%超现有SOTA方法，开启“一句话定制模型”时代。
Mini-sglang-01：从Client到Scheduler的消息流转之旅
文章围绕轻量化大模型推理系统mini - sglang，详细介绍消息从客户端经APIServer、Tokenizer到Scheduler的流转过程，分析核心组件功能、消息体系、正反向链路及优化策略，还预告后续分析调度和模型实现逻辑。
微调已死？Google 和斯坦福论文指出AI 学习新范式
Google的ReasoningBank和斯坦福的ACE两篇新论文引发热议，二者都在解决让AI系统真正学会学习的问题。前者是经验管理系统，后者让输入上下文进化，都绕开微调探索AI持续学习与自我改进能力。
AI+ Kuikly：7.5小时落地三端「多模态聊天 App」实战
腾讯开源的高性能跨端框架 Kuikly，搭配 AI 开发，仅用 7.5 小时交付一套支持 Android、iOS、鸿蒙三端的 AI 聊天 App。介绍了开发过程，包括环境准备、需求分析、编码实现、集成自测、迭代优化和验收复盘，展示了“AI + Kuikly”的高效。
DeepSeek 模型技术之旅：从 V3 到 V3.2
本文深入剖析了 DeepSeek 模型从 V3 到 V3.2 的技术演进，对比了基座与推理模型，介绍了架构、训练方法变化，如 V3.2 结合 MLA 与 DSA，更新奖励和 GRPO 算法，还提及 V3.2-Speciale 扩展思考特性。
Pinterest 在迁移到 Kubernetes 的过程中发现了罕见的搜索失败
Pinterest 工程师披露将搜索基础设施迁移到 Kubernetes 时遇‘百万分之一’故障调试过程。故障由容器化组件与遗留设施过渡时细微不一致触发，该事件凸显云原生迁移挑战及调试价值。
NeurIPS2025 Spotlight | RobustMerge: 多模态大模型高效微调模型合并的全新范式
中科院、中山大学、北大团队针对高效微调模型合并难题，提出「方向鲁棒性」概念，揭示 PEFT 模块合并失败主因，给出 RobustMerge 解决方案，提升性能，成果开源。
ICLR 2026 | 从「聚合」到「引导」：FedDRM开启客户端智能路由新范式
传统联邦学习中，统计异质性是障碍，本文提出 FedDRM，将联邦学习从「聚合范式」拓展到「路由范式」，让服务器能把问题交给最合适的客户端处理，在多数据集上提升系统准确率，为多场景提供新可能。
凯捷研究院最新报告：到2028年，Agentic AI市场规模4500亿美元
凯捷研究院报告显示，到2028年Agentic AI有望撬动4500亿美元经济价值，但目前仅2%企业规模化应用。其能自主执行任务，带来商业价值，不过面临信任危机，各行业巨头已开始探索落地场景。