「简单持续预训练」共找到 2893 篇相关文章
对话际数科技联创：质量赛道的先驱者，要做空间数据的「精炼厂」
本文是对际数科技三位联合创始人的访谈。在具身智能时代数据采集火热但数据荒严重背景下，际数关注数据质量，其以测绘背景为底气，用‘一张图、一把尺、一个飞轮’搭建技术护城河，打造质量因子库，还创新训练质量模型，有稳定商业路径。
Sora 2 惊现 LLM 推理能力，视频生成模型也能搞推理？
Sora 2在科学推理基准测试中获55%成绩，虽不敌GPT - 5，但一个视频生成模型能做推理令人惊讶。Epoch AI实验发现其可能借LLM重写提示词答题，网友也证实背后或有GPT - 4o等处理。此外，Google研究显示视频模型经大量训练或有推理能力。
苹果ASM投放的两种方式，竞价原理与机制
苹果ASM投放模式的选择对广告效果至关重要。Basic模式适合预算有限且缺乏投放经验的开发者，操作简单但数据报告不详尽。Advanced模式则适合专业团队，提供更精准的用户定位和详尽的数据报告，以便随时调整广告策略。
Unsloth-MLX：在Mac上微调LLM，代码无缝迁移到云端GPU
对于Mac用户，在原型实验阶段反复租云端GPU是资源浪费。开发者推出Unsloth - MLX，基于MLX框架，让Mac用户本地高效微调大模型，改一行导入语句就能无缝迁移代码到云端，还介绍项目特点、状态等。
Anthropic让AI先读员工手册再上岗：失控率从54%降到7%
Anthropic最新研究「模型规范中期训练」（MSM）显示，相同训练数据配不同行事原则，模型表现不同。MSM在预训练和对齐微调间加中间阶段，让模型读规范文档理解准则，在特定实验中，将Agent失控率从54%降到7%。
清华&Qwen最新论文实证： VLM 智商与机器人操控能力“零相关”
清华和 Qwen 最新论文《VLM4VLA: Revisiting Vision - Language Models in Vision - Language - Action Models》测试 24 个 VLM 模型，构建极简 VLM4VLA 测试，发现 VLM 通用能力与机器人操控能力‘零相关’，还揭示视觉编码器短板。
OpenAI这招太狠！AI从「躲猫猫」到「自爆黑料」，主打一个坦白
随着AI进入高风险场景，透明、安全变得重要。OpenAI提出「忏悔机制」，让模型回答后产出自我坦白报告，不影响主回答评分，只考察诚实，能提升不良行为可见性，目前仍处概念验证阶段。
从「知题」到「知人」：UserRL让智能体学会「以人为本」
大语言模型距成真正用户伙伴缺‘知人’能力。来自UIUC与Salesforce团队提出UserBench和UserRL方案。前者将‘用户特性’制度化，构建评测环境；后者搭建统一强化学习框架，探索奖励建模，二者让‘以用户为中心’落地。
一个文件，让 AI 拥有完整操控 Office 的能力，真绝了！
当下AI智能体处理办公文档有问题，需依赖复杂库或安装庞大软件。Github上的轻量级工具`OfficeCLI`，让AI智能体通过命令行控制办公文档，实现自动化办公，功能强大且使用方便。
一个LoRA实现GPT-4o级图像编辑！浙大哈佛新模型冲上Hugging Face榜二
随着Gemini、GPT - 4o等把基于文本的图像编辑推向高峰，提高性能常需大量数据和大参数量模型。而浙大哈佛团队提出ICEdit，用少量数据和参数实现高质量图像编辑，媲美甚至超越商业大模型。