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龙虾之父教你省钱:开源Skill给你的Skill减肥
Skill水平参差不齐,龙虾之父Peter看不下去,写了给Skill做体检的Skill并开源。该技能有5个核心功能,能审计预算、检测重复等,还给出精简描述的方法,可节省提示词预算。
从后训练回到预训练,LLM+RL 的潜力兑现有有机会走更远吗?
RL与LLM结合是重要技术方向,应用从后训练延伸至预训练。虽看似为LLM+RL带来希望,但RL本身有局限。微软等提出的RPT有潜力,不过训练语料等未广泛验证,且需大量计算资源。
RL训练一层就够了!单层RL超越全参数训练,跨任务跨模型跨算法全部验证
明尼苏达大学、北大和亚马逊团队研究发现,RL收益集中在中间层,训练单层可超全参数训练。他们提出层贡献度指标,经多模型、算法、任务实验验证,还给出三种训练优化策略。
斯坦福教授直播训练535B大模型,模型训练背后的「黑箱」正在被打开?
斯坦福教授Percy Liang宣布由Marin开放实验室启动训练Marin 535B - A23B模型,全程公开。过去大模型训练像“黑箱”,此次尝试让训练可观察、可讨论、可协作,引发网友关注。
Skills 真的可以帮我干活了:把工单分析变成一个可复用的 Skill
Anthropic推出Skills时未被看好,Claude Code2.1.3版本解决触发难题。作者将工单分析固化成可复用Skills,指出传统思路获取数据难,提出新方案,还对比了Skills和Workflow,强调前者优势。
小钢炮开源,一张3090两小时「从零训练0.1B全模态模型」,模型训练彻底平民化
MiniMind - O是开源超轻量级端到端全模态大模型,采用双轨架构。仅需一张RTX 3090,2小时就能从零训练全链路。有两套训练数据,具备零样本声音克隆等特点,实现大模型训练平民化。
几句话就能复刻一个付费Skill,Skills商店还能卖什么?
文章探讨Skills商店的生意前景,介绍应用层转变,对比Skills与Agent商店,说明Skills来源,指出简单流程型Skills易被复刻,还阐述Sklls、MCP、A2A的关系及当前Agent存在慢的问题。
破局大模型训练黑盒,MegatronApp开源实现万亿参数「可视可控」训练
在2025上海QCon大会上,算秩未来赵伯罕博士指出万亿级大模型训练困境。上海期智研究院和算秩未来联合研发MegatronApp,以低入侵方式补齐链路,其四个模块形成闭环,让训练从黑盒变白盒,项目已开源。
后训练中的RL已死?MIT新算法挑战传统后训练思维,谢赛宁转发
MIT研究人员提出RandOpt新算法,挑战传统后训练思维。该算法通过随机扰动和集成突破限制,在多任务中表现出色,揭示了预训练模型权重空间的“神经丛林”现象,引发AI社区关注。
超20万个高质量Skills!浙大等联合推出SkillNet,告别孤立Skill实现自进化
浙江大学联合多家机构推出开源基础设施SkillNet,拥有超20万个高质量Skills。它能让AI智能体告别失忆式工作,将互联网资源和人类经验转化为可执行Skills,构建Skills网络,经严苛评测,在真实场景验证了强大实战能力。