「后训练课程」共找到 3805 篇相关文章
机器人视觉语言导航进入R1时代!港大联合上海AI Lab提出全新具身智能框架
香港大学与上海AI Lab联合提出VLN - R1,可将自然语言指令转化为连续导航动作,打破传统链条。它有两阶段训练等创新支柱,在测试中表现出色,小模型性能佳,推动具身智能从数字向具身认知跨越。
NeurIPS 2025 | 中科大、港中深、通义千问联合发布CoRT:仅30个样本教会大模型高效推理,token消耗降低50%
大型推理模型在精确数学计算上存在问题,如认知冲突、行为低效、数据稀缺。中科大、港中深、通义千问联合推出CoRT框架,用创新数据合成与多阶段训练,提升模型推理能力和效率,成果已开源。
NeurIPS 2025 Spotlight | 让检索、推理真正「合体」的小而强模型,AceSearcher来了
近期,多所高校研究团队发布 AceSearcher 模型,它是让同一语言模型在推理时兼任双角色的合作式自博弈框架,以两阶段训练为骨架,将推理与检索结合,提升复杂检索任务效果,在多任务上表现出色。
The Batch: 880 | 用 AI 学 2 小时 vs. 跟老师学 6 小时
Alpha School用AI驱动教学,将传统6小时课程替换为2小时个性化学习,让学习速度翻倍,学生考试成绩优异。但部分教育委员会拒绝其分校申请,批评者称缺乏严格证据。此外,美国多地也在进行AI教育尝试。
新易盛:国产光模块巨头发展史
文章讲述新易盛发展历程,从成立初聚焦电信光模块,后拓展数据中心业务,推出多款产品打入国际供应链。2024年借AI东风业绩大增,但实控人违规减持、财务压力大,1.6T研发落后,未来发展待察。
AI里最大的Bug,却也是人类文明最伟大的起点。
OpenAI论文指出AI产生幻觉是因其训练方式奖励瞎蒙行为。以考试为例,AI在信息不足时猜测是最优策略。还从统计学解释根源,指出解决幻觉需改变评估指标,也引发对人类想象力起源的思考。
种子轮就估值120亿美元,她能打造另一个OpenAI吗?
据《金融时报》,OpenAI前CTO Mira Murati的创业公司Thinking Machines Lab种子轮融资20亿美元,投后估值120亿美元。此轮由a16z领投,Nvidia和AMD参投。Murati透露公司方向,还称产品含开源组件。
24张图,从GPT-2到gpt-oss,看OpenAI开源模型技术演进
2025年8月OpenAI释出gpt-oss-20b与gpt-oss-120b两个开源权重模型。文章梳理了从GPT - 2到gpt - oss的技术演进,拆解关键创新点,对比了与Qwen3的差异,介绍训练推理细节、实测体验及与GPT - 5跑分对比情况。
中学生就能看懂:从零开始理解LLM内部原理【十三】|GPT 架构如何工作 ?
本文是对GPT架构工作原理的解读。介绍了GPT与Transformer的关系,阐述其从输入文本到预测下一词概率的流水线,详述训练和推理流程,还提及GPT架构进化的混合专家(MoE)模型。
AI看图一本正经胡说八道?「一拉一推」让模型看得全又准|微软x清华
随着视觉 - 语言模型(VLM)推理能力增强,‘看错’问题凸显。现有方法有局限,微软亚洲研究院与清华提出BiPS,从训练阶段重塑模型‘看图方式’,通过‘一拉一推’机制让模型‘看全又准’,实验效果显著。