「后训练系统」共找到 5108 篇相关文章
从代码基座模型到智能体与应用:代码智能的全面综述与实践指南
北航、阿里等机构联合发布论文,系统梳理 2021 - 2025 年代码大模型发展。介绍代码基座模型、评测任务、对齐技术等,还提及软件工程智能体、安全防御及训练指南,预言未来编程走向。
AAAI 2025 Oral | 火山引擎多媒体实验室提出VQ-Insight,AIGC视频画质理解大模型
火山引擎多媒体实验室与北大合作论文《VQ-Insight: Teaching VLMs for AI-Generated Video Quality Understanding via Progressive Visual Reinforcement Learning》入选AAAI 2026口头汇报。VQ - Insight用渐进式框架处理AIGC视频画质理解,实验表现卓越。
马斯克Grok 4.1双冠封王,爆冲第一!AI王座一夜易主
马斯克携xAI推出Grok 4.1并免费开放。它在LMArena和EQ - Bench登顶,写作Elo提升600分、幻觉率降3倍。后训练RL规模扩大,还经盲测评估,在多方面表现出色。
短视频刷多了AI也会变蠢!“年度最令人不安的论文”
最新研究显示,大模型灌多垃圾内容会‘脑损伤’,研究人员用不同维度定义垃圾数据并训练模型,测试其核心能力,发现垃圾数据致认知下降,且损伤不可逆,还给出行业启发。
NeurIPS 2025|VFMTok: Visual Foundation Models驱动的Tokenizer时代来临
传统视觉 Tokenizer 存在缺乏高层语义信息、冗余度高、表征混乱等问题。香港大学 CVMI Lab 和阶跃星辰 AIGC 团队提出 VFMTok,用预训练视觉基础模型构造视觉 Tokenizer,实验显示其性能优异。
LangChain提出Agent工程化的新分层(Agent harness)
LangChain获新融资后重新定位为Agent基础设施提供商,将Agent开发分三层:Framework、Runtime、Harness。Vtrivedy提出Agent Harness概念,强调构建关键是“个性化定制基座”。Agent开发工程化成熟度在提升。
The Batch: 881 | 一千万 token 的输入上下文
Google的Ali Behrouz等人设计“记忆模块”集成到类transformer架构ATLAS,能处理一千万token输入。它替代注意力层,训练后在长上下文任务中表现佳,但小模型,大规模表现未知。
从 Hadoop 到 Kubernetes:Pinterest 在 AWS EKS 上的可扩展 Spark 架构
Pinterest将基于Hadoop的数据平台替换为Moka,这是在AWS EKS上运行Spark的Kubernetes原生系统。Moka实现容器化作业隔离,支持ARM实例,改进调度、简化部署,降低成本、提高效率。
DeepSeek 新模型 R1-0528 悄悄开源,与o3 相当,实测来了。
DeepSeek团队悄无声息地在Hugging Face上开源推理模型新升级版DeepSeek R1-0528,基于DeepSeek-V3-0324模型,架构和训练方法有改进,性能与o3相当,实测表现不错。
东方理工团队提出HiDrop:重构MLLM计算路径,压缩90%视觉Token实现2.2倍加速
东方理工大学沈晓宇团队提出HiDrop,基于MLLM不同层功能差异,设计出延迟注入、凹金字塔式剪枝和提前退出的视觉Token压缩策略。实验显示,它能压缩约90%视觉Token,保持98.3%性能,实现训练和预填充加速。