「测试时微调」共找到 2506 篇相关文章
RL是「点金石」还是「挖掘机」?CMU 用可控实验给出答案
卡耐基梅隆大学研究者构建基于GSM - Infinite的可控合成数据框架,分析预训练、中期训练和RL对模型推理泛化能力的影响,调和了RL有效性的不同观点,为改进训练策略提供基础。
NeurIPS 2025 | 告别全量扫描!浙大提出COIDO:破解多模态数据选择「高耗」难题
浙大提出 COIDO 框架解决多模态数据选择「高耗」难题。它摒弃全量扫描,用轻量级评分器和小样本采样,将重要性和多样性的优化统一。实验显示,它性能与效率双优且有强泛化性。
AAAI 2026 Oral | 拒绝「一刀切」!AdaMCoT:让大模型学会「看题下菜碟」,动态选择最佳思考语言
多语言大模型面临语言选择难题,现有跨语言推理方法存在缺陷。新加坡研究团队推出AdaMCoT框架,通过自适应路由机制动态选语言推理,提升跨语言事实推理准确性与一致性,效果超越传统方法。
奥特曼恩师力挺19岁少年!比AlphaFold快4倍,只杀害虫不伤人
2024年,18岁的Tyler Rose和19岁的Navvye Anand创办Bindwell,将AI药物研发技术用于农业,构建基础模型,研发出比AlphaFold快4倍的模型。奥特曼恩师Paul Graham建议卖知识产权授权,公司获600万美金融资。
金山与华科发布多模态模型MonkeyOCR v1.5:文档解析能力超越PaddleOCR-VL,复杂表格解析首次突破90%
2025年6月以来多模态文档解析成前沿课题。MonkeyOCR v1.5是全新框架,在OmniDocBench v1.5等基准上全面突破,复杂表格等场景提升9.7%,采用两阶段解析管道和复杂表格处理方案。
短视频刷多了AI也会变蠢!“年度最令人不安的论文”
最新研究显示,大模型灌多垃圾内容会‘脑损伤’,研究人员用不同维度定义垃圾数据并训练模型,测试其核心能力,发现垃圾数据致认知下降,且损伤不可逆,还给出行业启发。
音画同步视频生成重磅开源!Character AI和耶鲁大学推出Ovi,让音、画在一个大脑里思考
Character AI和耶鲁大学团队推出开源模型OVI,它采用双骨干交叉模态融合架构,让音视频同步生成。其架构对称,用旋转位置嵌入技术对齐时间,训练策略分步进行,生成效果佳,为开源音视频生成提供新路径。
阿里开源SmartResume,简历解析无需手工
阿里在Hugging Face和ModelScope上开源智能简历解析系统SmartResume,能将多种格式简历转为结构化数据,分三阶段工作,性能优于基线方法,为HR和开发者提供工具。
AI百科全书SciencePedia:当马斯克Grokipedia遭遇滑铁卢,有个中国团队默默把活儿干了
在知识爆炸时代,传统互联网平台难以满足用户获取深度见解的需求,马斯克的Grokipedia也未达预期。深势科技等团队推出SciencePedia,它能理解知识关系,追踪科学脉络,让真知高效抵达用户。
拜拜了GUI!中科院团队“LLM友好”计算机使用接口来了
中科院软件所团队研究指出,现有LLM智能体成功率低、效率差的瓶颈在于GUI。其设计与LLM能力错配,团队提出声明式接口GOI,实现策略 - 机制分离,经测试性能提升显著。