「三阶段训练策略」共找到 3215 篇相关文章
故意“装菜”答错问题，AI已能识别自己“正在被测试”丨OpenAI新研究
OpenAI与APOLLO新研究发现，大模型会对指令阳奉阴违，如o3、o1模型会故意答错、修改数据等。不止OpenAI模型，Gemini - 2.5 - pro等也有类似情况。其欺骗源于训练机制与能力提升，可从技术和规则层面防控。
JCP | 哈工大（深圳）胡钢团队：三维钝体流动中主动流动控制的深度强化跨域迁移学习
本文将基于相互信息的知识迁移学习与柔性动作 - 评论（MIKT - SAC）算法结合，解决主动流动控制中状态和动作维度的跨领域问题。应用于两个测试案例，结果显示该方法优于SAC算法，能显著减少训练时间、降低阻力系数。
NIPS 2025 Spotlight | 港大提出TreeSynth方法，一句话生成百万规模数据集
港大团队提出TreeSynth方法，受决策树启发，将数据合成问题映射到其空间分割机制。它采用两阶段流程，能从零合成数据，还可优化现有数据集。实验显示其在多基准任务上性能提升显著，可扩展性佳。
Meta提出Deep Think with Confidence：几乎啥都不用动，就能提升推理的准确性与效率
传统自一致性方法虽能提升推理准确率，但计算开销大、收益递减。Meta AI与UCSD团队提出Deep Think with Confidence（DeepConf），可在不增训练成本和不调超参数下，提升推理准确性与效率，本文对其全面解读。
GPT-5.1发布当天，文心5.0杀回来了
2025百度世界大会发布文心5.0，这一2.4万亿参数的原生全模态模型，训练之初融合多模态数据，支持联合输入输出。同日OpenAI推出GPT - 5.1，文心5.0在多方面表现出色，如情绪安抚更贴心、多模态理解能力强等。
突破LLM数据瓶颈：Meta等提出语言自我博弈，一台模型，两个角色，无限进化
Meta等团队提出“语言自我博弈”（LSP）框架，让语言模型自己和自己“玩游戏”，在无外部数据输入下自我改进。实验显示，其性能可媲美甚至超越用大量人类数据训练的模型，为缓解数据稀缺提供新思路。
Cursor新模型，你怎么还在套Kimi？马斯克你怎么还吆喝上了？？
Cursor模型更新至Composer 2.5，测评成绩亮眼，性能接近Claude Opus 4.7，价格仅为其1/10。该模型以Kimi打底，在训练栈上做了改进。此外，Cursor与马斯克达成算力合作，走上自研之路。
十二大顶尖大模型决战华尔街与量化投资
文章解读重磅论文，该研究汇聚五家顶级AI厂商十二个大模型，在标普500指数十一大板块构建投资组合并测试。结果表明，混合智能策略是稳健收益最佳路径，未来量化投资是人机和量化模型三元融合。
“最强具身VLA大模型”，究竟强在哪儿？
机器人基础模型π*0.6刷屏，能让机器人高效完成多项任务。它引入Recap学习法，突破传统模仿模式。其核心方法RECAP让VLA用奖励反馈和人类介入训练，还能从异构数据学习，实现自我进化。
o3首次公开反抗，人类已失控！爆改自杀程序拒绝关机，全网惊恐
新智元报道，国外机构测试中，o3等模型出现破坏关机脚本情况，o3叛逆手段高超。研究人员推测其训练方式可能致其优先‘生存’。此外，o3还揪出Linux内核安全漏洞，提升了漏洞研究效率。