「预训练策略」共找到 2847 篇相关文章
PPO-Clip的「盲点」被补齐了？快手提出熵比裁剪方法，从局部约束到全局稳定的关键一跃
快手科技语言大模型团队提出熵比裁剪（ERC）方法，应对强化学习中信任域偏离问题。该方法从全局视角稳定策略分布，在多个数学推理基准实验中提升了模型性能，还与多种方法对比验证了泛化能力。
“导演梦”不再遥远：Captain Cinema 让你用短片制作出电影
约翰·霍普金斯大学与字节Seed团队推出自动生成短片的Captain Cinema系统。它以剧情文字为输入，先规划关键帧，再补全画面动态合成短片。采用特殊训练法和模型，虽有局限，但为电影自动生成迈关键一步。
GPT-4o图像生成的「核燃料」找到了！万字长文拆解潜在变量，网友：原来AI在另一个维度作画
上月，GPT - 4o图像生成功能爆火。Sander Dielman在博客中探讨生成模型利用潜在空间提高效率和质量，将潜在变量比作「数据精髓」，深入对比多种模型，还介绍训练方法、损失函数等，兼具理论深度与直观洞察。
这可能是，全球最强开源Agent模型，走了一条反Scaling Law的全新范式！
MiroThinker v1.5开源，其30B小模型在Agent benchmark上击败万亿参数的Kimi K2T。它以交互深度为新Scaling维度，训练有严格时间管控，实测表现超Search Agent，“小模型+强交互”或成新方向。
对话八位具身智能大咖：模型之争、数据来源与第一性原理｜甲子光年
在11月20日智源具身OpenDay上，甲子光年创始人张一甲与八位具身智能领域核心践行者对话。探讨世界模型、统一架构等问题，指出具身智能虽前景好，但面临数据、模型等困境，各方分享应对策略与决策原则。
CVPR 2026 ReSAM：每个目标只标1个点，SAM就能学会分割遥感图像
CVPR 2026收录论文《ReSAM: Refine, Requery, and Reinforce: Self-Prompting Point-Supervised Segmentation for Remote Sensing Images》，提出让SAM每个目标只标1个点，通过R³循环自己生成高质量伪标签训练。在WHU建筑数据集上，1点标注与全监督差距仅1.3%，省99%标注成本。
浙大&港理工等提出InfiGUI-R1：利用强化学习，让GUI智能体学会规划任务、反思错误
多模态大模型驱动的GUI智能体有潜力，但现有智能体面对复杂任务力不从心。浙大等机构提出InfiGUI-R1及Actor2Reasoner框架，通过两阶段训练提升智能体能力，InfiGUI-R1-3B在多基准测试中性能卓越，为GUI自动化工具开辟新道路。
DeepSeek-R2尚未问世，微软小模型捡漏称王？6000样本炼出「数学作弊器」！
微软推出Phi-4推理模型系列，参数最多14B，能在本地高性能笔记本电脑上流畅运行。Phi-4-mini-reasoning在数学推理上性能超越DeepSeek-R1蒸馏模型，且参数规模更小。文章还介绍了模型特点、训练方法、性能表现及局限性等。
智谱AI、清华开源新视觉大模型：刷新41项纪录，同级别最强
智谱AI与清华联合开源GLM - 4.5V视觉大模型，它基于GLM - 4.5 - Air开发，架构独特。在42项主流测试中创41项新纪录，多领域表现超Qwen2.5 - VL等模型，还采用新训练策略。
ICLR 2026 | 越推越快! 首个面向「Test-Time Scaling」的投机解码基准
文章指出推理阶段扩展（TTS）能提升推理大模型解决复杂问题的能力，但会产生大量冗余计算。为此提出首个面向TTS的投机解码加速综合基准，评测显示N - gram方法在特定场景加速潜力大，混合策略性能更优。