「双层优化框架」共找到 2647 篇相关文章
从繁杂技巧到极简方案：ROLL团队带来RL4LLM新实践
当前RL4LLM领域发展快但存在标准、结论不一及机制解释不足等问题。阿里巴巴淘天集团和爱橙科技联合高校基于ROLL框架研究，评估关键技术组件，提出简化算法Lite PPO，在多基准上表现佳。
英伟达全新开源模型：三倍吞吐、单卡可跑，还拿下推理SOTA
英伟达推出专为复杂推理和agnet任务打造的开源模型Llama Nemotron Super v1.5，实现SOTA表现，吞吐量提至前代3倍，可单卡高效运行。它采用NAS优化架构，经多数据集训练，现已开源。
让大模型“跑”在手机里：vivo蓝心端侧部署创新揭秘，性能功耗双优！
在AICon2025上海站，vivo AI研究院工程师章苏迟分享蓝心大模型端侧部署方案。介绍端侧大模型优势及应用场景，阐述内存、性能、功耗等指标优化方法，还提及多业务场景应对策略与安全合规措施。
独家干货！Apache Iceberg未来蓝图：Open Lakehouse闭门会核心洞察
作者分享 Open Lakehouse 闭门会洞察，介绍 Apache Iceberg 现状与未来。2025 年 6 月发布 V3 规范，实现跨引擎操作。现正筹划 V4，有元数据优化、CDF 演进等方向，还探讨了 BLOB 类型和 Lance 格式融合等。
刚刚，OpenClaw最猛升级！底层架构大换血，全网等了9天
OpenClaw「2026.3.22-beta.1」预览版上线，对插件系统重构，新SDK替代旧API，ClawHub成首选分发渠道；安全防护升级，封堵多个漏洞；模型配置升至GPT - 5.4，接入Anthropic Vertex等；多平台体验和Agent引擎也有优化。
扣子开源全家桶，Apache 2.0加持，AI Agent又一次卷到起飞
7月26日，新一代AI Agent开发平台扣子（Coze）宣布开源零代码开发平台（Coze Studio）和调试工具扣子罗盘（Coze Loop）。二者结合已开源的Eino框架，为开发者提供全栈可用、可复用的开发工具，还采用宽松的Apache 2.0协议。
Loss收敛不代表学会：腾讯混元ACL 2026拆解SFT训练中15.3%的“假学会”样本
大模型微调（SFT）是主流LLM落地方案，但大家默认训练完就是学完了。腾讯混元团队发现SFT存在不完全学习现象（ILP），论文完成了定义ILP、找根因、提诊断框架和验证干预等工作。
前Meta大神创业，用强化学习打造PokeeResearch-7B模型，刷新AI深度研究SOTA
Pokee AI发论文介绍70亿参数的PokeeResearch - 7B模型，用基于AI反馈的强化学习和推理框架，在深度研究基准测试中成绩领先。该公司由前Meta大神创立，产品可打通多应用，已获融资并公开测试。
HAMi 2.7.0 重磅发布 | 异构芯片全面拓展，调度更稳、生态更强
Dynamia密瓜智能宣布发布HAMi 2.7.0版，在硬件生态、调度器、应用层生态等方面有显著进展。硬件上支持昆仑芯、燧原、AWS等芯片；调度器优化了资源计算和可观测性；应用层与vLLM、Xinference等整合。
模仿人类推理修正过程，阶跃星辰提出形式化证明新范式 | 开源
阶跃星辰发布并开源形式化定理证明大模型 StepFun-Prover-Preview-7B 和 32B。采用两阶段监督微调、工具集成强化学习及 RL 与 SFT 迭代循环优化等策略，在基准测试集表现佳，还展示多个证明案例。