「后训练策略」共找到 4340 篇相关文章
零基础指南:从 Prompt 到上下文工程构建 AI Agent 【万字长】
作者结合培训经历,系统梳理零基础构建 AI Agent 的学习路径,涵盖结构化提示词工程、上下文工程与知识检索、工具函数设计和 Agent 规划等内容,还介绍各环节方法、策略和实践案例。
CEO 刚离职,GitHub 就瘫了?!程序员“乐土”没了,4年CEO自曝在微软受限干不下去,被开发者骂蠢喊冤
当地时间8月11日,GitHub首席执行官Thomas Dohmke宣布辞职,次日GitHub搜索出现故障。微软收购GitHub后,其将更全面融入微软架构,不再设单一领导者。Dohmke自曝受限多,他认为未来Agent代码质量或超人类。
代季峰陈天桥联手AGI首秀炸场!最强开源深度研究模型,GAIA测试82.4分超OpenAI
MiroMind ODR是代季峰加盟陈天桥后的技术首秀,GAIA测试82.4分超OpenAI。它全开源可复现,包括MiroFlow、MiroThinker等四个子项目。团队还曾推出MiroMind - M1,专注提升数学推理能力。
硬核拆解大模型,从 DeepSeek-V3 到 Kimi K2 ,一文看懂 LLM 主流架构
本文详细列举 8 个主流大语言模型,硬核拆解架构设计与革新思路,介绍架构演进趋势。如 DeepSeek-V3 的 MLA 与 MoE 技术,OLMo 2 的归一化策略,Gemma 3 的滑动窗口注意力机制等。
不,AI 并没有让工程师的生产力提高 10 倍
作者 Colton Voege 分享自身经历,指出 AI 未让工程师生产力提升 10 倍。试用多种 AI 编程工具后,发现其有局限。从算笔账、分析 10 倍工程师等方面论证观点,还剖析鼓吹 AI 者的情况。
AI真的需要「像人类」那样思考吗?AlphaOne揭示属于大模型的「思考之道」
近年大模型在推理任务有进展,但缺乏推理节奏调控能力。伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校和加州大学伯克利分校研究提出 AlphaOne 框架,引入 α - moment 实现无需训练的推理调控,实验显示其能提升准确率和效率。
AI竟会「自己认错」?破解多智能体协作「罗生门」,斩获ICML 2025 Spotlight
多智能体AI系统任务失败后,开发者常难定位问题。PSU、杜克大学与谷歌DeepMind等机构提出「自动化失败归因」,发布Who&When数据集,探索三种归因方法,虽目前效果欠佳,但为打造可靠系统提供方向。
陈大年复出,入局大模型
国产大模型领域黑马StartLux-V1.0-27B-Preview,参数量仅27B,在信通院MCP测试中排综合第二,仅次于1.6万亿参数量的DeepSeek-V4-Pro。其创始人陈大年押注本地模型,公司专注该领域商业化。
微软 & UT Dallas 联手揭秘:从 SFT 到 RL 的进阶之路
微软与 UT Dallas 合作论文揭秘大模型做漏洞检测从 SFT 到 RL 的后训练流程,构建 C/C++ 漏洞数据集跑通全流程,总结六大‘避坑’指南,还开源整套框架、数据集和模型。
QwenLong-L1.5发布:一套配方,三大法宝,让30B MoE模型长文本推理能力媲美GPT-5
通义文档智能团队推出QwenLong - L1.5长文本推理专家,提供端到端长文本推理后训练“配方”,含数据合成管线、强化学习方法、智能体架构,在多基准测试成绩佳,代码已开源。