「后训练框架」共找到 4956 篇相关文章
文档级知识图谱: RAKG(95.91%) VS GraphRAG(89.71%)
文章分享RAKG框架，解决传统知识图谱构建在文档级构建中的局限。对比GraphRAG的不足，阐述RAKG创新点、框架结构，用MINE数据集实验，显示RAKG准确性等指标优于GraphRAG和KGGen。
LLM越狱攻击的威胁被系统性高估? 基于分解式评分的「越狱评估新范式」出炉
目前LLM越狱攻击评估常依赖间接指标或LLM宏观判断，易有偏差。德国、中国等研究团队提出JADES框架，用分解式评分机制，揭示过去高估越狱攻击威胁，为评估建新标准。
Sora2甚至可以预测ChatGPT的输出
Sora2表现太卷，能预测ChatGPT输出，模拟交互还能渲染HTML，懂代码也懂物理，能体现玻璃折射现象，还能精准还原游戏支线任务关键要素，或基于LLM训练。
The Batch: 942｜暗基因组揭秘
AlphaGenome 能解读人类和小鼠基因组中 98% 不编码蛋白质部分，识别多项特征。它经预训练和知识蒸馏，在多项评测超早期模型，API 等免费用于非商业，助研究基因组与生物过程联系。
Claude Code越更越废？！大厂AI主管公开怒喷思考深度暴跌，官方回应更被怼爆 ：菜成AI“玩具”
Claude Code在2月更新后无法用于复杂工程任务，AMD AI团队主管Stella Laurenzo分析发现其思考深度下降67%、算力消耗增加。开发者不满，Claude Code负责人回应未获认同，部分开发者考虑转用Codex。
陶哲轩亲测Claude跑崩电脑，全靠这份保姆级指令清单翻盘
全球顶尖数学家陶哲轩实测Claude Code，首次完全放权致电脑崩溃。后拆分任务、给出「保姆级」指令，约半小时完成证明。他强调人类应保持「人类在环」，拒绝过度依赖AI。
Docker 通过 Cagent 提供 AI 代理确定性测试
AI 代理系统普及，工程团队面临测试概率性输出的挑战。Docker 的 Cagent 是一种 AI 代理确定性测试方法，采用 proxy - and - cassette 模型，虽处早期，但揭示了 AI 代理测试的不同方向。
少量视角也能得到完整3D几何，即插即用的语义增强重建插件来了
现有神经隐式路线在样本稀疏时有跨视角对应不稳等问题。上海交通大学等团队提出SERES，将跨视角语义一致性作先验注入模型，以低成本解决歧义问题，在多场景提升重建质量。
细粒度视觉推理链引入数学领域，准确率暴涨32%，港中文MMLab打破多模态数学推理瓶颈
香港中文大学MMLab团队发布MINT - CoT视觉推理方案，解决多模态数学推理难题。它引入特殊Interleave Token，构建专属数据集，采用三阶段训练策略，实验效果全面超越现有方法。
Alibaba开源WebDancer解决DeepResearch复杂信息检索难题
Alibaba开源WebDancer，从数据和训练阶段出发提出端到端自主信息检索代理构建范式。实验中，它在GAIA和WebWalkerQA基准测试表现出色，处理复杂信息检索优势显著。