「两阶段训练框架」共找到 3788 篇相关文章
The Batch: 882 | Qwen3-Next 提速
阿里巴巴对开源权重模型 Qwen3 全新升级，发布 Qwen3 - Next - 80B - A3B 的 Instruct 和 Thinking 版本权重。其融合新研究成果，推理能耗低、速度快，还优化架构和训练方法提升效率与稳定性。
IROS 2025 | 机器人衣物折叠新范式，NUS邵林团队用MetaFold解耦轨迹与动作
新加坡国立大学邵林团队提出MetaFold框架用于机器人衣物折叠。它创新分层架构，解耦任务规划与动作预测。构建开源数据集，经实验在多指标超现有方法，还验证了从仿真到现实的迁移能力。
腾讯提出Vision-SR1：让模型真正学会“看图思考”，而不是“蒙答案”
视觉语言模型（VLMs）存在视觉幻觉和语言捷径问题，限制其可靠性和泛化能力。腾讯提出Vision - SR1训练方法，通过推理分解和自我奖励机制，不依赖外部监督，提升模型视觉感知和推理可靠性。
AgentFly：重塑Agent，无需微调LLM，如我们一样的记忆和经验持续学习
现有LLM智能体依赖静态流程或微调参数，缺乏灵活性且成本高。论文提出基于记忆的在线强化学习框架AgentFly，不更新LLM权重，在多基准测试表现出色，为构建通用智能体提供新范式。
1句话高质量生成游戏3D动作，北大新方法刷新动画制作SOTA
北京大学提出ReMoMask：基于检索增强生成的Text - to - Motion框架，集成三项关键创新。在标准基准测试上，相比RAG - T2M，在HumanML3D和KIT - ML上FID分数分别提升3.88%和10.97%。
如何在不牺牲生产力的情况下构建安全软件
安全与开发效率常冲突，Dorota Parad 在 QCon 旧金山大会分享构建安全软件之道。她主张减轻漏洞影响，抵制阻碍生产力的安全要求，与安全团队合作，还提及 BLISS 框架、CI/CD 管道增强安全等。
大模型自信心崩塌！谷歌DeepMind证实：反对意见让GPT-4o轻易放弃正确答案
谷歌DeepMind携手伦敦大学研究发现，GPT - 4o、Gemma 3等大语言模型有“固执己见”和“被质疑就动摇”并存的冲突行为，原因与训练、决策逻辑、记忆机制有关。研究还通过两轮实验证实。
一个标点就能迷惑LLM-as-a-Judge！
论文揭露惊人漏洞，一个标点或通用推理开场白就能欺骗最先进的LLM裁判，导致强化学习训练崩溃。研究通过实验验证漏洞，提出Master - RM模型，其FPR近乎0%且保持通用裁判能力。
更长的推理链反而导致更多幻觉，MLLMs 幻觉解法仅「抄作业」还不够？摘要
近日，斯坦福等校学者发现，更长推理链会让 MLLMs 产生更强幻觉。MLLMs 幻觉不仅涉及语言偏差，还有跨模态语义失配。主流多模态架构在结构设计和训练机制上的潜在失衡，是幻觉频发的主因。
超过GPT-image-1！大黑马Black Forest刚开源新模型，只用文本实现一键PS
今日凌晨，Black Forest开源文生图模型FLUX.1-Kontext开发者版本，功能类似PS，用自然语言就能一键P图。测试显示它超GPT-image-1，成最强开源文生图模型之一，还在架构、训练、工程层面做了优化。