「无预训练模型」共找到 8428 篇相关文章
百度Qianfan-VL，发票/图表/合同等PDF识别94.75%刷新纪录！
当前主流视觉 - 语言模型在企业级应用有难点，百度千帆团队提出Qianfan - VL系列多模态大模型，在通用和企业级任务表现出色，基于自研芯片训练，还提供框架与管线降低成本。
Multi-Agent 的灵活编排之路
文章从Copilot 3.0架构规划模块出发，结合DeepSeek R1强化学习训练实践，探讨多智能体架构下大模型编排智能体解决问题。分析Copilot 2.0局限并介绍3.0升级，指出难点，展示效果对比及解决方案。
央企怎么做超级智能体？对谈中电信天翼AI：自研模型为底座，自主规划是必须，能适应千行百业才行
中国电信天翼AI发布星辰超级智能体，获2025企业级AI Agent榜单央企第一。它依托自研“星辰大模型”，具备全模态、复杂推理等能力。访谈专家指出智能体可直接产出应用，落地需嵌入主业系统，电信持续迭代模型优化它。
马斯克开始疯狂剧透Grok 5了
ARC - AGI榜单官宣新SOTA，用Grok 4+程序合成技术微调，超越一众明星模型。马斯克剧透Grok 5，称其能达AGI，将几周内开始训练。投入大量训练数据和硬件资源，但成品效果仍待观察。
OpenAI新模型GPT-5.1发布，不跑分不刷榜，主打一个说人话
OpenAI发布GPT-5.1，主打更智能、更具对话性，无跑分打榜，有人设说人话。包括Instant和Thinking两个子模型，简单问题快，复杂问题智能。本周逐步向用户免费开放，还更新了语气风格等功能。
蚂蚁集团扩散大语言模型新突破：超800Token/s，速度与质量兼得
蚂蚁集团将LLaDA更新到2.1，通过引入“草稿 - 编辑”机制，打破扩散模型推理速度与质量的对立僵局。它有极速和质量两种模式，还采用混合训练流程及强化学习，在多基准测试中表现出色。
腾讯发布超低成本AI训练法！120元效果秒杀70000元微调方案
腾讯提出无训练组相对策略优化Training-Free GRPO，无需调整参数，在提示词中学习经验就能提升模型性能。实验显示，该方法在数学推理和网页搜索任务上效果显著，成本远低于传统方法。
重新审视SFT的泛化能力：优化动态、数据与模型能力的条件性分析
上海人工智能实验室等联合研究质疑了‘SFT倾向于记忆，RL实现泛化’观点，指出SFT泛化是条件性现象，受优化动态、训练数据、基模型能力影响，还揭示长思维链SFT会带来安全性能退化。
The Batch: 939 ｜在推理阶段学习长上下文
大型语言模型处理长上下文时通常准确性降低、速度变慢，研究人员提出TTT - E2E方法，通过推理时训练模型将上下文压缩到transformer权重中，还展示了其运作方式、测试结果等。
从少样本到千样本！MachineLearningLM给大模型上下文学习装上「机器学习引擎」
新研究 MachineLearningLM 提出轻量可移植「继续预训练」框架，突破 LLM 在上下文学习局限，能学上千示例，在多领域分类任务超基准模型。它有三项核心创新，效果惊艳且应用潜力大，还指明未来研究方向。