「预训练框架」共找到 3486 篇相关文章
林俊旸从阿里离开后首度发声：推理模型的时代快结束了
前通义千问Qwen负责人林俊旸离职后发长文，指出AI正从「推理思考」转向「智能体思考」，分析推理模型发展，谈混合思考模式失败，还提及智能体思考挑战及相关企业、学术界进展。
击败Meta登榜首：推理增强的文档排序模型ReasonRank来了
本文第一作者刘文涵聚焦AI搜索研究。提出推理增强的文档排序模型ReasonRank，在多个榜单击败多校和机构登榜首，其7B版本超越32B模型，论文获Huggingface paper日榜第一。还介绍研究动机、方法及实验结果等。
写顶会LaTeX论文的门槛彻底被谷歌PaperOrchestra打下来了~
谷歌推出多智能体协作框架PaperOrchestra，能将非结构化研究素材转化为符合顶会要求的LaTeX投稿论文。它解决了现有自动化研究框架在论文写作环节的问题，实验显示全面超越现有基线。
刚刚！北大校友Lilian Weng最新博客来了：Why We Think
北大校友Lilian Weng更新博客《Why We Think》，回顾利用测试时计算的研究进展，探讨让模型“思考更久”的方法。文中介绍了思维链、潜变量建模等策略，还提及多种提升生成质量的策略，如并行采样与序列修订，以及强化学习提升推理能力等内容。
LangChain Memory 太弱？试试用 MemOS 构建 Agent 专属的“记忆图谱”。
文章聚焦 MemOS 开源框架，深入体验其记忆“图谱”能力，探讨将它集成到基于 LangChain1.x 框架构建的智能体的方法。介绍了基于记忆“图谱”构建 ChatBot、体验记忆“图谱”自动重组，以及集成到 LangChain 智能体等内容。
中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【十】｜ “过拟合” 与 Dropout
文章围绕神经网络过拟合问题展开，介绍了过拟合的概念、危害及产生原因，阐述了缓解过拟合的正则化方法，重点介绍了Dropout随机失活，还指出其局限性及在大模型中的应用策略。
秋招超强助攻：零基础1小时上手GPT微调！全流程教程免费开源
新一年秋招季，岗位对AI能力要求提升。OpenAI发布新开源大模型GPT - OSS，博主Lorentz Yeung开源本地部署和微调训练GPT - OSS的教程，助零基础者上手，还介绍环境搭建、代码和训练前后效果对比。
这些大神在Meta的论文看一篇少一篇了
田渊栋团队剖析可验证奖励强化学习（RLVR）训练动态，戳破参数更新稀疏误区，提出三门理论说明其参数更新定位机制，还为RL训练算法设计提供指导，指出SFT时代参数高效微调方法在RLVR中迁移效果差。
管你模型多大，250份有毒文档统统放倒，Anthropic：LLM比想象中脆弱
Anthropic等联合研究打破传统观念，只需250份恶意文档就能在参数规模从6亿到130亿的LLM中植入后门，且与模型规模及训练数据量无关。研究还测试了特定后门攻击，评估了多种训练配置。
更高智商更快思考！蚂蚁开源最新万亿语言模型，多项复杂推理SOTA
蚂蚁正式发布拥有万亿参数的通用语言模型Ling-1T，超越多个开源和闭源模型，在多项复杂推理基准中取得SOTA表现。它推理和代码能力强，研发采用‘中训练+后训练’，还提出新奖励机制和LPO方法。