「训练机制」共找到 2836 篇相关文章
0.005%参数量超越SOTA！提升模型能力无需庞大奖励模型
上海交通大学等校联合团队提出轻量级奖励模型SWIFT，利用大模型隐藏状态线性特征，仅训练极小线性层，在推理任务中超越主流奖励模型，实现计算效率与准确率双提升，且在多领域表现出色。
AAAI 2026杰出论文奖 | ReconVLA：具身智能研究首次获得AI顶级会议最佳论文奖
具身智能常被视为‘系统工程驱动’研究方向，ReconVLA获AAAI杰出论文奖，是具身智能方向首次获AI顶级会议最佳论文。它解决VLA模型关键瓶颈，通过重建式隐式视觉定位机制，实验效果显著。
从平面几何出发：形式化验证如何驱动MLLM的推理能力跃迁
多模态大语言模型在复杂数学与几何推理中有缺陷，现有训练方式让模型难有鲁棒推理能力。上海交大等团队提出“以形式化增强非形式化推理”方案，构建完整闭环，提升模型推理及泛化能力。
AI 味的原因找到了，都是 NTJ 惹的祸
作者因常被说说话像AI，好奇大模型MBTI类型。实验发现Claude - 4、Gemini - 2.5 - pro、GPT - 4为INTJ，DeepSeek是ENTJ。分析了大模型呈现NTJ特质的原因、AI味根源，还给出让大模型有情感的思路和使用技巧。
训具身模型遇到的很多问题，在数据采集时就已经注定了丨鹿明联席CTO丁琰分享
具身智能创企鹿明机器人联席CTO丁琰，分享具身智能数据采集现状、困境及新兴采集方式UMI。他强调具身模型问题多源于数据采集，还介绍鹿明产品FastUMI Pro，及其数据采集、模型训练生态。
让 AI 自己打怪升级，Meta用Self-play RL把Coding推向超级智能
Meta FAIR、Meta TBD Lab等朝着“超级智能软件工程Agent”迈出第一步。SSR让大模型零人类标注，靠自生成Bug和自修复稳定碾压人类数据基线，新旧范式对比优势明显，还介绍方法、实验结果与理论洞察。
Agentic-KGR：通过多智能体强化学习实现知识图谱的协同演化
文章指出静态知识库有覆盖缺失、时效滞后、建用分离问题。介绍 Agentic - KGR 创新点，如动态 schema 扩展等。实验显示其在图谱抽取和下游 QA 任务有提升，还呈现训练动态和图谱质量可视化结果。
我如何用低代码平台复刻NotebookLM体验：从文档到可控PPT生成，全流程实战。
本文作者用低代码平台BISHENG复刻NotebookLM的PPT生成功能。介绍了技术栈，详述工作流搭建，包括文档上传、问答、PPT生成等，还提及HITL机制提升成功率，最后总结了低代码平台的优势与不足。
Anthropic内部揭秘20万代码交互记录背后的职业变迁
Anthropic官方发布内部实录，通过对132名工程师调查及20万条交互日志分析，揭示软件工程正从编写代码向管理代码演变。工程师AI使用率提升，工作方式、角色、信任机制等都发生了变化，也带来新挑战。
马斯克抢先谷歌一步放大招，Grok 4.1登顶LMArena，创意写作直逼GPT-5.1
当谷歌Gemini 3将上线消息传得沸沸扬扬时，马斯克xAI更快一步上线最新大模型Grok 4.1，响应速率提升、幻觉率下降。它有两个“形态”，免费开放且有APP版。在LMArena测试中成绩亮眼，多方面能力提升。