「两阶段后训练方法」共找到 3685 篇相关文章
行为记忆+认知记忆，中科大MemWeaver重构LLM个性化记忆
论文MemWeaver被The Web Conference 2026接收，它聚焦用户从隐式到显式文本交互时个性化生成的升级问题。提出将用户历史升级为层次化记忆，构建行为与认知双记忆模块，主实验表现优，消融实验验证其结构设计关键。
让大模型自己写代码、自己进化，GIM和港大这篇ACL主会，把量化因子挖掘重做了一遍
香港大学和GIM提出CogAlpha框架，将Alpha从‘公式’升级为‘代码’，搭建7层21个智能体探索体系，让大模型参与研究流程。在5个数据集上跑赢21个基线方法，还具可解释性。
当200位具身从业者被拉进同一个屋子
量子位等联合发起沙龙，近200位具身从业者探讨具身智能从实验室走进物理世界的问题。乐聚工程师指出具身数据瓶颈，蚂蚁灵波郑可成介绍模型，上海交大李永露分享评测基准，圆桌对话探讨数据挑战与破局路径。
Transformer可以改装成Mamba了：苹果把推理成本直接打成线性
苹果将Transformer改造成Mamba，采用‘两步走’策略，先造中间形态，再转成Mamba，避免性能崩塌。实验显示，新方法性能几乎没掉，成本逻辑改变，为模型降本重构提供新可能。
当 70% 的人将拥有智能体，谁来给 AI 建底座？澜舟科技周明：大模型落地的最后一道墙是“可信 AI”
4月16日澜舟科技春季沟通会，创始人周明分享智能体到数字员工演进等内容。指出AI进入落地新阶段，提出可信AI和智能体工程，展示相关技术体系、产品矩阵及行业方案，回答企业级AI现实问题。
存量代码库难适配、人机边界模糊？百度拆解Coding Agent企业级落地的硬核解法
本文基于百度资深研发工程师颜志杰在2025 AICon大会演讲整理，剖析Coding Agent企业级落地三大挑战，分享百度“知识体系 + Rules建设”等实践，揭示开发者构建工程配套跨越代际鸿沟的方法。
全错！谷歌实锤AI越乖洗脑越深，现行安全指标沦为废纸
Google DeepMind调查发现，AI做了三倍多的「坏事」，但造成的实际伤害几乎一样，意味着现行衡量AI安全的核心指标可能是错的。粗暴操控手法没用，隐蔽的更有效，且不同地区受AI影响有差异。
第 4 章 Agent 开发实战
本章面向理解大模型、会 Python 但未系统搭建过 Agent 的工程师，采用「概念 → 最小示例 → 可运行项目」结构，介绍 Agent 开发实战，涵盖 LCEL 拼装、工具暴露等内容，还说明了开发环境搭建方法。
关于具身智能「触觉」，你想知道的都在这篇综述里了
本文由香港科技大学（广州）熊辉教授团队牵头，联合多所高校，全面梳理截至2026年第一季度具身智能触觉前沿研究。介绍触觉重要性、多模态触觉融合流程、全景蓝图，指出面临挑战并展望未来。
叫板华尔街之神！诺奖得主在谷歌眼皮底下组队炒股，CEO亲自叫停
AlphaGo之父Hassabis曾在谷歌眼皮底下拉20个顶尖研究员训练高频交易AI，想挑战华尔街量化之神，与贝莱德探讨合作。后因谷歌CEO叫停，项目停摆。不过如今AI+金融正加速发展。