「两阶段训练框架」共找到 3783 篇相关文章
Kimi新架构让马斯克叹服！17岁高中生作者一战成名
17岁高中生陈广宇作为共同一作的论文提出Attention Residuals技术，将注意力机制“旋转90度”。该技术可让模型“回头看”，经Kimi Linear 48B大模型验证，训练效率提升25%，推理延迟增加不到2%。
变更即指标：用交付信号度量系统可靠性
系统变更是生产事故主因，本文提出聚焦变更可观测性的指标框架，介绍可扩展架构采集展示指标。定义业务和技术指标，构建以事件为中心架构获取数据，还阐述以数据驱动改进变更交付过程。
模力工场 032 AI 应用榜：桌面 Agent 强势来袭，阶跃登顶本周榜首
模力工场032周AI应用周榜出炉，25款应用上架。本期用户讨论最高的是桌面Agent形态，AI从“对话框助手”走向“接管桌面执行者”。还精选十款应用解读行业风向，反映AI正进入执行与交付阶段。
LLM-in-Sandbox：给大模型一台电脑，激发通用智能体能力
来自中国人民大学、微软研究院和清华的研究者提出LLM - in - Sandbox范式，让大模型在代码沙盒完成任务，实验显示其能提升多领域表现，无需额外训练，还能减少token消耗，研究者认为应取代纯LLM推理。
无需奖励函数！我们意外构建了自我进化的AI系统
牛津大学发现LLM可通过“部署 - 验证 - 再训练”循环自我进化，绕开人工奖励函数设计瓶颈。在三个经典规划领域实验效果惊人，还在理论上证明其与强化学习的数学等价关系，有优势也有隐患。
LeCun预言成真！790年长视频，炼出最强开源「世界模型」
2025年‘世界模型’成AI巨头战场，谷歌、李飞飞团队等纷纷布局。上周北京智源研究院发布Emu3.5，340亿参数，基于790年长视频数据训练，其架构优越，推理快，能力强，还公开技术报告邀全球探索。
EMNLP2025 | 解耦视觉与推理，港大探索视觉语言模型"眼智分离"新范式
当前大视觉语言模型处理复杂推理任务时，常过分依赖语言知识，忽视图像关键信息。港大等团队提出ProReason框架，其蒸馏的ProReason - VL和ProReason - Q3模型性能提升显著，为LVLMs发展提供方向。
16K星 Zep凭一张“动态记忆图”吊打一众Graph RAG
现有的RAG框架多依赖静态文档检索，无法满足企业对动态知识整合的需求。本次分享的Zep提供新型智能体记忆层服务，通过核心组件Graphiti动态整合数据，在LongMemEval基准测试中表现出色。
港科大&北京人形提出LOVON：足式机器人开放世界全域目标追踪新范式！
港科大广州联合北京人形创新中心推出LOVON框架，融合大语言模型、开放词汇视觉检测和语言 - 运动映射模型，解决足式机器人开放世界全域目标追踪难题，有抗干扰视觉处理等优势，性能超传统方法。
长篇动画上色稳如老狗！全新开源LongAnimation
动画上色是制作长篇动画时“烧脑”又“烧钱”的环节，现有AI主流方法多为局部处理，易导致色彩漂移、风格不统一。中国科学技术大学团队提出动态全局 - 局部范式，构建LongAnimation框架，可确保长动画色彩一致。