「多阶段训练」共找到 5989 篇相关文章
LeapEMU生态计划启动：共筑RISC-V软件新生态
9月19日，“RISC-V软件生态研讨会”在珠海举办，会上发布全球首款支持超128核RISC-V RVA23企业级模拟平台LeapEMU及其生态建设计划，提出“两个目标、一个循环”理念，规划三阶段建设路径。
越可靠的AI就越人机，牛津大学：高情商模型错误率显著增加
牛津大学研究指出，训练模型变得温暖且富有同理心，会使其不太可靠且更奉承。温暖模型错误率较原始模型显著增加，对情绪上下文敏感，在用户表达情感与错误信息时失效常见。
MiniMax Agent 再进化！正式走向商业级全栈开发
MiniMax Agent 升级成‘全栈开发师’，建立完整交付标准，构建技术生态。它能完成多任务，配置顺滑，可处理前端问题。还在 MCP 生态、支付集成等方面革新，从工具迈向数字化商业引擎。
人类击败OpenAI守住编程冠军！10小时激战两次反超，AI最后关头功亏一篑
在AtCoder世界巡回总决赛编程赛中，OpenAI的OpenAI - AHC前期领先，后半程失误，人类选手Psycho两次反超夺冠。Psycho曾在OpenAI训练AI战胜人类，此次挑战老东家获胜。
航空发动机用上大模型：解决复杂时序问题，性能超越ChatGPT-4o实现SOTA｜上交创智复旦
上海交通大学李元祥教授等团队提出ITFormer架构，构建EngineMT-QA数据集。ITFormer能融合时序数据与大语言模型，适配多种编码器和模型，在EngineMT-QA预训练后达SOTA水平，实现高效数据分析。
华为攻克AI推理「想太多」问题！新方法让大模型推理提速60%，准确率还高了
华为提出高效推理方法S - GRPO，突破思维链「冗余思考」瓶颈。通过“串行分组 + 衰减奖励”设计，在Qwen3上有效，推理提速60%，生成答案更精确有用，在多个推理benchmark测评中表现出色。
The Batch：826 | 提高输出准确性的记忆层
通常提高大语言模型事实准确性需更大模型规模，会增加计算成本。Meta研究人员在transformer架构加可训练记忆层，可高效存储提取信息，提升计算效率，测试显示其能提升模型输出质量。
突发！xAI联创杨格过劳病离职，给马斯克干活压力山大
xAI联创杨格因长期高强度工作患莱姆病离职。此前已有多位核心成员离开。马斯克强调速度的管理风格使员工压力大，其公司高管更迭率高，不过也有人认为这能筛选出能力强的成员。
单卡即可微调大模型！内存占用仅1/8，性能依然拉满 | ICML 2025
基础大模型应用于下游任务时微调成本高，低秩适应（LoRA）方法虽降低成本，但性能不及全量微调。华中科技大学和香港中文大学团队提出GOAT框架，在25个多领域任务验证效果好，内存占用仅1/8。
又一个开源 AI Agent 杀到！II-Agent，号称“全球最强”，击败 Genspark 和 Manus，跑分直逼人类
AI Agent 赛道迎来新成员 II-Agent，由 Intelligent Internet 团队打造且将开源，获前 Stability AI CEO 站台。它性能强、可扩展，GAIA 跑分亮眼，团队认为未来是 Agent 群的天下，还计划为多领域构建开源 Agent。