「端到端训练」共找到 4154 篇相关文章
JustGRPO：扩散语言模型的极简主义回归
本文提出回归极简的方法 JustGRPO，在 RL 阶段让模型自回归生成，用标准 GRPO 训练，能超越各类针对 dLLM 设计的 RL 算法表现，提升推理表现同时保留并行解码能力。
2026 将近，世界模型到底更「世界」了吗？
近期 Runway 发布相关产品，让「世界模型」讨论再聚焦。其定义从强化学习语境延伸，业内理解不断变化，概念边界变模糊。如今被推到和 LLM 同级，出现概念同名但内核分裂现象。
AI Code赛道跑出一匹黑马：字节Doubao-Seed-Code
字节发布面向Agentic Coding任务优化的编程模型Doubao - Seed - Code。它在代码能力、生态兼容性、价格上优势明显，在实际案例中表现出色，其训练体系独特，为开发者提供高性价比选择。
R1时代，RAG-Retrieval技术总结与展望~
RAG - Retrieval提供全链路RAG检索模型微调、推理及蒸馏代码，支持多模型、多loss和训练方式。还发布模型技术报告，设计评估框架，未来探索RL在检索领域应用。
OpenAI官宣GPT-6 Astra，AGI时代要来了吗
OpenAI官宣GPT - 6 Astra，自称‘世界上最聪明、对齐最好的模型’，总裁称迎来AGI时代。它成绩亮眼，能直接完成工作，达网络安全阈值，训练让AI深度参与，但价格较贵。
Mythos限测首日破防，论坛玩家猜网址就摸进门了
4月7日，Anthropic新模型Claude Mythos Preview限量发布，当天就有未授权用户猜出在线地址获得访问权限。Anthropic称未发现自身系统受影响，该模型对齐表现较好，但训练有技术错误。
抛弃“级联”架构！快手OneRec用大模型重构推荐系统，服务成本降至1/10
传统级联式推荐架构有瓶颈，快手用OneRec重构推荐链路，服务成本降至1/10。文中介绍OneRec架构、Tokenizer方案、强化学习奖励设计，还提及优化及多模态联合训练方向。
AI Native 的影像公司们，颠覆赛道的机会来了！
文章指出过去50年影像公司通过推动坐标点向「计算」端移动创造商业变量。如今计算突破天花板，带来理解、增强、生成现实三层价值释放，解锁新场景，AI Native影像公司机会巨大。
GAIR Live 预告｜智能始于记忆，AgentMemory 的技术演化过程
在人工智能走向智能体阶段，‘记忆’成焦点。如今大模型‘记不住’上下文，‘从Human Memory到Agent Memory’跃迁是迈向具身智慧关键。GAIR Live将邀专家探讨记忆技术逻辑与路径。
提速30倍，Meta重新定义了新一代RAG！
LLM时代，RAG成知识密集型任务标准范式，但处理长上下文时面临延迟高、内存贵问题。Meta超级智能Lab针对RAG特殊结构优化，提出REFRAG框架，有独特训练策略，实验效果显著。