「双阶段训练策略」共找到 3220 篇相关文章
DeepDiver-V2来了，华为最新开源原生多智能体系统，“团战”深度研究效果惊人
华为发布DeepDiver-V2原生多智能体系统，采用“团队作战”模式，在复杂知识问答和长文报告生成上表现出色。它以Planner为中心协调多个Executor，有智能任务分解等优势，训练也有新机制，昇腾NPU集群加速。
深夜开源首个万亿模型K2，压力给到OpenAI，Kimi时刻要来了？
昨晚，月之暗面发布并开源 Kimi K2 大模型，同步上线更新 API，价格 16 元/百万 token 输出。它超过多个开源和闭源模型成新 SOTA，展示出领先能力，还介绍训练关键技术，或成模型智能进化关键。
MiniMax-M1：全球首个开源超长上下文大模型，超越DeepSeek-R1，推理成本仅1/4
MiniMax-M1是全球首个开源超长上下文大模型，刷新三项记录。它采用混合专家架构，闪电注意力让推理复杂度近乎线性增长。CISPO算法加速训练，成本低。在工业级任务测试表现佳，已开源且方便开发者接入。
华为盘古大模型:被芯片牵制的“千古”模型
华为盘古大模型团队员工自曝内幕，称其受芯片限制，早期算力有限、训练困难。还指出内部存在造假、套壳等问题，如135B V2套壳Qwen 1.5 110B，pangu pro moe 72B套壳qwen 2.5的14b等，导致人才流失。
挺意外的，Agent长期记忆潜力被AMemGym挖出来了
论文提出交互式在线策略评测框架AMemGym，它能反映AI助手长期记忆能力、驱动Agent自我进化记忆。它以结构化状态演化为骨架支撑自由对话评测，还对主流记忆系统做了扫描，带来评估与训练范式转换。
Openai-o3 做不到的事,7B 模型做到了! 推荐系统“慢思考”,广告收入暴涨 4.1%
随着GPT - 4等大语言模型兴起，LLM用于推荐系统遇瓶颈，当前方法停在‘System - 1思维’阶段。A4ec框架把LLM从‘快思考’升级到‘慢思考’，用7B模型实现推荐系统升级，使广告收入暴涨4.1%。
完成过亿融资，复旦博士要为不同端侧场景定制专属推理芯片丨对话淬思科技潘鸿洋
本文是对淬思科技创始人潘鸿洋的专访，潘鸿洋为复旦博士，淬思科技刚完成新一轮亿元融资，瞄准端侧AI推理成熟阶段的碎片化需求，主打定制专属推理芯片，采用AI原生设计流程压缩开发成本与周期，计划推进首颗商用芯片流片。
警惕全球“最大”芯片IPO的暴雷风险
Cerebras 5月14日上市成2026年迄今全球最大IPO。其核心产品WSE工程有突破，但良率计算方式与传统不同。训练未成功，推理找到新机会。与OpenAI超200亿美元合同背后是股权换订单，财务数据也有隐忧，上市后存诸多疑问。
精打细算虾养成指南： 省 Token 和把 AI 用好，从来就是一件事
文章指出用AI时Token成本高、模型变笨，原因是上下文管理不善。介绍了省Token和用好AI的方法，如按需取上下文、明确约束、多智能体协作、按阶段切换模型等，核心是在合适时间将合适上下文装入合适模型。
AI Agent 记忆系统：从短期到长期的技术架构与实践
随着 AI Agent 应用发展，记忆系统成为构建实用 AI Agent 系统的关键技术。文章介绍了记忆基础概念、Agent 框架集成记忆系统的架构，阐述了短期记忆的上下文工程策略和长期记忆技术架构及集成，还分析了行业趋势与产品对比。