「训练方法」共找到 3293 篇相关文章
智能体时代的强化学习：AReaL 框架与 Agent 最佳实践
本文整理自吴翼博士在 2025 年 QCon 全球软件开发大会的分享。他介绍 AReaL 框架及 Agent 最佳实践，阐述强化学习与大模型联系，指出 Agent 是 AGI 未来 5 年关键，强化学习是 Agent 技术核心，还分享团队成果与经验。
ICLR 2026 | 当视频难以被表征：UCSD、HKUST等机构联合提出FlowRVS，用生成式流匹配重构视觉感知范式
计算机视觉领域传统表征方法在视频处理上力不从心，SGIT AI Lab等机构团队提出FlowRVS，跳出传统桎梏，用生成式流匹配重构视觉感知范式，实现SOTA提升，还展现诸多优势，证明Flow Matching理论普适性。
“代码 + 编译器”要消失了？马斯克在 xAI 全员会上放话：到今年年底，AI 或将直接生成二进制
xAI 近期出现离职潮，马斯克公开全员大会视频回应。他表示离职是阶段适配问题，还预测到 2026 年底 AI 或直接生成二进制，跳过编程。此外介绍了 xAI 新架构及各团队进展，强调基础设施重要性，甚至提及将算力扩展到月球。
千星项目LLMRouter：多模型路由，16+策略优化推理
UIUC开源智能模型路由框架LLMRouter，可自动为大模型应用选最优模型，有16+路由策略。该框架打通训练、评测等链路，解耦Route与Training模块，支持多轮协同等，还可插件式扩展。
登顶Hugging Face论文热榜，LLM重写数据准备的游戏规则
企业数据团队面临数据准备难题，传统方法依赖人工规则，有诸多局限。上海交通大学等机构研究团队综述指出，LLM正推动数据准备从“规则驱动”向“语义驱动”转变，还给出技术选型、评估基准及工程指南。
ICLR 2026｜UIUC：一行代码彻底解决LLM推理的过度思考！
2025年DeepSeek发布推理大模型，引发RLVR研究热潮，但该方法有“过度思考”问题。伊利诺伊大学香槟分校等研究者提出Self - Aligned Reward（SAR），能提升推理准确度和效率，有望推动大模型推理系统发展。
空间智能爆发只需24个月？群核科技首席科学家唐睿预言：具身智能才是AGI终极形态 | 万有引力
群核科技首席科学家唐睿在访谈中表示，空间智能是具身智能基础设施，可解决其数据不足痛点。破数据瓶颈靠普及感知硬件，2D、视频与3D生成走向融合，空间智能爆点24个月内或随硬件突破到来。
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。
5 分钟搞懂开源大模型选型核心维度，16G显卡也能选对
文章以作者自身经历引入，指出开源大模型选型易陷入‘越大越好’误区。讲透选型4个核心维度，含实操步骤与避坑指南，还介绍选后评估方法，助新手快速锁定适配模型。
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。