「两阶段训练策略」共找到 3222 篇相关文章
小模型代替顶级闭源:微软用4B小助理,砍掉30% Token消耗
微软研究团队提出实用方案,用4B参数的微型模型Terminus - 4B替换昂贵顶配大模型接管终端执行任务,采用SFT和RL策略打造子智能体,经测试效果良好,节省Token消耗。
首创TTFA指标!港大团队开源FASTER,让VLA模型真正实现「即刻响应」
港大团队提出FASTER,重新审视动作分块策略的反应延迟问题,提出快速动作采样方法。它即插即用,已开源。通过Horizon - Aware Schedule等创新,降低TTFA、提高闭环频率,实验显示能显著提升VLA反应能力。
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。
文言文秒杀所有大模型!100%攻击成功,轻松突破安全防线
南洋理工等机构团队提出基于文言文语境的自动化黑盒测试框架CC - BOS,利用果蝇算法和8维策略空间,暴露主流大语言模型安全盲区,实验显示对6款主流模型攻击成功率达100%。
做RAG这一年,最后悔的就是上知识图谱
基于知识图谱的检索增强生成在问答任务中存在三元组索引丢失上下文语义问题,作者提出MDER - DR双阶段框架,在标准测试和特定数据集上性能提升最高66%,还具备多方面优势。
阶跃新模型快到“没推理”!印奇上任,果然气势一新
印奇上任后,阶跃星辰发布新一代开源Agent基座模型Step 3.5 Flash,总参数196B,支持256K上下文窗口。它推理快,适配多家芯片厂商,在多场景表现出色,还具备端云协同能力,架构也有多项优化。
芯片企业突然官宣涨价!
1月27日,中微半导对MCU等产品涨价15% - 50%,称受供应紧张、成本上升影响。国科微也宣布自1月起对KGD产品调价,最高涨80%。国内半导体企业通过价格策略应对波动,深化布局与投入。
摩尔线程AIBOOK一周实测:开箱即训的「AI Native」体验
摩尔线程AI算力本MTT AIBOOK专为AI学习与开发者打造。它搭载「长江」芯片,提供50TOPS异构AI算力,运行MT AIOS系统,预置完整AI开发环境。实测显示其部署简单,性能出色,还具备端云一体等优势。
重复一下提示词,Gemini准确率竟从21%飙升至97%!
Google Research团队研究发现,重复提示词可让Gemini准确率从21.33%升至97.33%。该策略能提升主流大模型非推理任务表现,在多模型多基准测试中优势明显,且不增加延迟。
The Batch: 899 | 更划算的推理
研究人员提出 Delethink 强化学习方法,训练大模型定期截断推理 token 至固定最大数量,以限制处理长思维链成本。经测试该模型在多方面超基线,且缓解计算成本限制,为长上下文推理提供路径。