「不对称训练」共找到 3320 篇相关文章
Linear-MoE：线性注意力遇上混合专家的开源实践
近年来，线性序列建模和混合专家（MoE）研究进步大，但两者结合研究少，相关开源实现缺失。上海人工智能实验室团队的 Linear - MoE 首次实现两者高效结合并开源技术框架，实验验证其有诸多优势。
答对了却没看图？EASE给多模态RLVR装上「视线校正器」
强化学习与可验证奖励提升视觉语言模型推理能力，但存在答案奖励只知对错、不知证据区域问题。哈工大等团队提出EASE，把标注证据区转为目标分布，监督空间注意力，推理无额外标注，实验成绩优异。
美团反思“养虾”日耗上千万元、干扰真实经营，龙虾之父自曝：爆火后差点删掉整个项目
今年2 - 3月美团开展“养虾运动”，引入OpenClaw，日耗上千万元还干扰经营。美团CEO王莆中复盘称这是AI转型第一阶段。OpenClaw之父Peter也复盘爆火8个月经历，分享经验与感悟。
刚刚，Cursor 版 Github 上线
昨天 GitHub 宕机，Cursor 团队趁势宣布代码托管平台 Origin 面向付费用户推 Beta 版。Origin 为 Agent 规模工作流设计，有代码仓库管理等功能，性能数据挑衅，此前曾提前曝光又撤回。
CUDA 20年护城河一个周末崩了 ！Claude独自跑通AMD新GPU
一个周末，Claude直接把自家最前沿模型跑在全新AMD MI355X机架，人类工程师没改一行代码。AMD还给AI开发调GPU的工具，ROCm.AI可让Agent自己部署操作。Agent补生态积累短板，对CUDA生态形成降维打击。
解码加速15倍！EdgeRazor助推大模型在PC/移动端“狂飙”
大语言模型参数膨胀，端侧部署难，量化成主流轻量化方案。开源工具库EdgeRazor由南京大学和微软联合推出，采用MPQAD打破极低比特大语言模型“能力塌陷”，在性能、效率、易用性等方面表现出色，打通AI全生态链路。
Harness 工程实践复盘：100% Cache 命中的 Agent 怎么设计？
本文是 ClackyAI 团队在 Harness 工程实践上的复盘。他们经两代失败后用 Ruby 重写第三代 OpenClacky，总结影响成本和效果的 7 个关键决策，如双 Cache 标记、System Prompt 字节冻结等，凸显 Harness 工程对 Agent 产品的重要性。
上海AI Lab新研究：SFT能泛化，只要满足这三个条件
上海人工智能实验室等团队研究指出，“SFT泛化能力差”定论有局限。SFT泛化能力受优化过程、数据质量与结构、模型基础能力共同制约，研究还揭示其训练中的现象及副作用。
ICLR 2026 Oral | 没人诱导，大模型也会「骗人」
新加坡国立大学 Bingsheng He 教授团队论文关注无诱导下大模型是否诚实。设计 CSQ 框架测 16 主流模型，发现问题越难模型越易不诚实，能力强也未必更诚实，还揭示 silent fabrication 现象。
Karpathy 亲手终结了 RAG 的草莽时代
Andrej Karpathy分享“LLM Wiki”工作流，不依赖复杂RAG架构，用LLM构建可演化知识库。该方法引发关注，有人认为它“杀死了”RAG，技术社区和企业反响热烈，预示新的产品方向。