「技能提升」共找到 3205 篇相关文章
让大模型学会「自己教自己」!京东&中科院信工所连发三篇论文定义Self-Taught RLVR
京东和中科院信工所开展Self - Taught RLVR系列研究,连发三篇论文。从RLSD、NPO、CoPD三个维度探索让大模型自我指导。如RLSD解决信息泄漏,NPO引入有效学习信号,CoPD整合多专家能力,各有创新与良好效果。
2篇最新Anthropic论文,揭开LLM对齐新范式
Anthropic在5月连发两篇研究,揭示LLM对齐训练新范式。指出单纯模仿正确行为不足以保证安全,需在预训练与对齐微调间插入教原理阶段。研究围绕Claude模型展开,有多项关键发现,MSM方法效果显著。
谷歌分布式训练开启另一轮扩展定律!百万芯片高压高故障仍然零全局停机
谷歌Decoupled DiLoCo研究打破大模型训练锁步模式,让集群各部分异步汇合。模拟数百万芯片高压训练时零全局停机、性能无损,还能提升系统有效工作时间,有算力撷取和异构计算等红利。
近期,不错的LLM Agent统一记忆框架综述~
随着GPT、Qwen、Claude等大模型能力提升,LLM-based Agent走向长期任务。论文提出统一框架拆解Agent Memory为四组件,围绕两个数据集复现比较10个方法,还设计出新的低token开销框架。
Qoder CLI + Harness Engineering 实战:构建 7×24h 无人值守用户反馈自动处理系统
在 Qoder 产品用户反馈增多、人力处理流程痛点凸显的背景下,构建 7×24 小时无人值守的用户反馈自动处理系统。该系统分四个核心模块,基于 Qoder CLI 实现,显著提升处理效率。
脸谱心智陆弘远团队ACL 2026新作:别再给模型叠加「高级词」了!模型更爱听「大白话」
脸谱心智与香港中文大学科研人员中稿 ACL 2026 的新工作提出 Adam’s Law,即文本频率定律,揭示文本频率对模型训练及推理的重要性,还给出工程解法,实验效果显著,为行业带来新思路。
实测参考生之王Vidu Q3:这已经不叫AI生成了,这叫AI驱动整个剧组
4月13日生数科技发布视频大模型Vidu Q3,在SuperClue榜单断层登顶。它从‘生成视频’转向‘驱动剧组’,升级后能嵌入内容生产流程,实现‘万物可参,声画同出’,在多赛道表现亮眼。
Vidu Q3:「参考生」之王,让视频生成走向工业化量产时代
Vidu Q3 上线「参考生」功能,解决 AI 视频生成结果不可控问题。其画面参考范围扩大,特效、音效提升显著,还优化特定场景,接入企业级能力,让 AI 视频从创意验证走向实际生产。
南大团队直击大模型高分神话:人类90分,最强模型仅49分
南京大学傅朝友团队在Google Gemini评测团队邀约下推出视频理解新基准Video - MME - v2。它有创新的分层能力体系与组级非线性评分,经超3300人工时标注。评测显示模型与人类差距大,还揭示传统Acc指标虚高、‘Thinking’并非总增益等现象。
AI邪修时刻!Meta联手MIT投毒,左脚踩右脚强行升天
Meta的SOAR架构用错误率高的数据让模型推理能力暴涨9.3%。它选难题子集,用‘教师模型’生成含错题的‘垫脚石问题’,通过‘双层博弈’和‘有根奖励’机制让模型进步,或成AI进化新方向。