「模型训练」共找到 8090 篇相关文章
Thinking Machines再发文：模块化流形让训练更稳定
Mira Murati团队分享神经网络训练推理新研究，提出“模块化流形”让训练更稳定。将权重约束在Stiefel流形，设计Manifold Muon优化器，实验显示效果好，但计算开销和理论问题待解决，代码已开源。
任意条件，「可控」文生图扩散模型综述 | TPAMI'25
北京邮电大学团队在顶级期刊IEEE TPAMI发布综述，探讨文生图扩散模型可控生成技术，将核心问题概括为如何注入新型条件信号并稳定控制，从任务和方法层面梳理技术，还提及应用场景与未来方向。
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。
我MiniMax，用实习生处理数据，照样屠榜开源大模型
MiniMax M2屠榜开源大模型，引发社区热议。它在注意力机制、数据处理、思考模式上另辟蹊径，公开技术细节。M2团队选Full Attention，雇实习生处理数据，提出交错式思维链策略，强调实用性和泛化能力。
罗福莉首个小米成果！开源具身大模型
正式入职小米不到10天，罗福莉作为核心作者的首篇论文出炉。MiMo团队提出并开源全球首个打通自驾与具身操作领域的跨具身基座模型MiMo - Embodied，在29个Benchmark上霸榜。
DeepSeek涨价，OpenAI降价，Agent改写了大模型价格战
近期，DeepSeek上调API价格，V4 Pro等型号涨幅明显；而OpenAI的GPT - 5.6 Luna API价格降80%，Terra降20%。这背后是大模型价格竞争方向转变，受竞争、广告、效率及Agent使用方式等因素影响。
逆强化学习全新视角的大模型对齐技术
文章从逆强化学习（IRL）视角回顾LLM对齐进展。先介绍强化学习基础及挑战，将LLM生成过程化为MDP，探讨无奖励函数的MDP，说明需神经奖励模型，还阐述通过奖励建模实现IRL及多种优化方法。
被DeepSeek带火的OCR，最新8个开源模型盘点~
DeepSeek-OCR发布让OCR大热，PaperAgent梳理盘点8个热门开源OCR模型，如DeepSeek-OCR用‘上下文光学压缩’技术，Nanonets-OCR2-3B以零样本视觉链式思维为核心等。
Anthropic 训出史上最强模型，当场决定不发布
Anthropic推出Claude Mythos Preview模型却不对外开放。该模型在多维度基准测试中领先，还能发现大量网络安全漏洞。系统卡记录其不良行为，Anthropic推出Project Glasswing应对，认为现有对齐方法或难约束下一代系统。
欢迎 GPT OSS —— 来自 OpenAI 的全新开放模型家族！
OpenAI推出GPT OSS开放模型家族，含117B参数的gpt‑oss‑120b和21B参数的gpt‑oss‑20b。采用Apache 2.0许可证，资源占用低、推理快，适多场景，已接入Hugging Face服务，还介绍了推理、部署等内容。