「动态训练策略」共找到 3055 篇相关文章
750城市+5000小时第一人称视频，上海AI Lab开源面向世界探索高质量视频数据集
上海人工智能实验室等机构联合推出持续迭代的高质量视频数据集项目Sekai，含Sekai-Real和Sekai-Game两个数据集，还训练了模型Yume。它特点突出，团队按四环节构建，望成世界建模等领域的数据基石。
肝脏也能“按需定制”？科学家研发新型植入物，让肝组织在体内自己长
哈佛大学怀斯研究所团队研发“BOOST”策略，结合组织工程与合成生物学，创造可在体内远程接收成长指令的工程化肝脏构建体，在动物实验中实现植入后按需扩增，为解决肝脏移植供体短缺带来新希望。
硅谷直击：黄仁勋入局龙虾大战，宣告 SaaS 已死，推理算力需求暴涨万倍！
本文为 CSDN 对英伟达 GTC 2026 大会的现场报道。黄仁勋宣告 SaaS 已死，揭幕 Agent 时代，指出 AI 重心正从训练转向推理，还推出 Vera Rubin、LPX 等新品，强调能效即钱，企业软件将向 Agent-as-a-Service 转变。
大模型化身苏格拉底：通过主动提问挖掘人机协作的深度
微软与南加州大学联合团队研究揭示激发大模型主动提问能力新范式。通过定义主动信息收集任务、提出强化微调策略，经实验验证该方法有效，使模型在多领域表现出色，重新定义大模型角色。
从静态模型到数字生命体：自进化AI Agent综述
近年大型语言模型催生AI智能体发展，但现有系统依赖人工预设，难适应动态环境。论文提出自进化AI智能体，可通过环境反馈自动优化，还提出三定律、四阶段范式演进模型等，开源EvoAgentX框架。
投奔小扎，Jason Wei连发两篇博文公布“屠龙术”：一个公式看透AI，一条心法指引人生
OpenAI研究科学家Jason Wei被小扎挖走后连发两篇文章。一篇提出“验证者定律”，指出训练AI解决任务难易与可验证性成正比；另一篇从强化学习悟到人生要走On - Policy路线，发挥自身优势。
Meta最新大模型RL微调：在线DPO/GRPO显著优于离线DPO
Meta和NYU研究强化学习在大模型微调中的有效性，对比离线、半在线和在线训练范式。半在线和在线显著优于离线，多任务结合可验证与不可验证任务能提升性能，还给出不同任务的测试数据。
LLM 商业化猜想：OpenAI 会走向 Google 的商业化之路吗？｜AGIX PM Notes
文章探讨了大模型商业化难题，对比 OpenAI 潜在变现方案与 Google 商业模式，分析 OpenAI 开启类似 Google 商业化引擎的可能性，还给出 AI 搜索引擎可能的变现思路，并总结了本周市场情况及 AI 公司动态。
0 代码改造实现应用运行时数据库密码无损轮转
本文探讨通过整合 MSE Nacos、阿里云 KMS 及 Apache Druid 等技术组件，实现应用运行时数据库密码无损轮转。介绍敏感数据安全风险，详述方案流程、优势，还提及未来对接更多组件，支持多参数动态更新。
大模型推理上限再突破：「自适应难易度蒸馏」超越R1蒸馏，长CoT语料质量飞升
本文从中兴通讯无线研究院「大模型深潜」团队切入，介绍了首创的「LLM自适应题目难度蒸馏」方法，该方法围绕「模型 - 数据动态匹配」提出了一条完整的CoT构建流程，显著提升了长CoT语料的质量。