「后训练技术」共找到 5968 篇相关文章
大模型学会拖进度条看视频了!阿里新研究让视频推理告别脑补,实现证据链思考 | ICLR 2026
阿里巴巴未来生活实验室团队解决多模态大模型视频推理难题,推出ReWatch数据集和ReWatch - R1模型。数据集克服现有训练数据痛点,模型用SFT + RL范式及创新奖励机制,实验成绩SOTA。
从 SQL 到自然语言,下一代 Lakehouse 为何必须「AI 优先」
随着大模型技术爆发,数据分析范式重构,未来数据多模态、分析复杂、查询方式转变。文章指出构建下一代 AI-First Lakehouse,要在存储计算、内核能力、架构适配、平台自治等方面升级,打破数据壁垒。
腾讯混元数字人团队发布Moral RolePlay基准,揭秘大模型的「道德困境」
腾讯混元数字人团队和中山大学推出「Moral RolePlay」测评基准,评估大模型扮演多元道德角色能力,揭示顶尖AI模型演不好反派,暴露模型理解社会心理复杂性的局限,还给出未来对齐技术方向。
有什么事情是当了程序员之后才知道的?
本文是腾讯程序员分享当程序员后才知道的事,如改一行代码能崩项目、本地部署模型可免费搞定等,还给出多个有趣观点,最后发起评论互动并抽取粉丝送Q币卡。
首个多模态工业信号基座模型FISHER,权重已开源,来自清华&上交等
清华、上交等团队联合发布首个多模态工业信号基座模型 FISHER,用搭积木法对异质工业信号统一建模。技术报告和权重已开源,还提出 RMIS 基准评估性能,实验显示其泛化能力强。
从0到1拆解FreeWheel ChatBI:大模型如何重塑视频广告智能数据分析新生态
本文结合 FreeWheel 实际应用经验,分享构建 ChatBI 系统核心实践。介绍其核心功能、技术实践,如让 LLM 理解业务、智能选表等,还提及系统架构、算法服务,最后总结上线效果并展望未来优化方向。
27、42、73,DeepSeek这些大模型竟都喜欢这些数!为什么?
技术作家发现GPT - 4o、Claude等模型猜数偏好42、73,Andrej Karpathy测试中模型多选27。网友猜测原因,如数据集、人类偏见等,也有论文分析此现象,多与数据分布有关。
DeepSeek-R1发布100天后:全面复盘推理大模型复现研究及未来!
推理语言模型(RLMs)发展显著,DeepSeek - R1发布引发广泛影响且未完全开源。MiroMind等总结其复现研究,关注SFT和RLVR方向,介绍数据构建、方法设计、训练过程细节及实验关键发现。
任务自适应 Harness:从 Trace 到多 Coding Agent 的协作记忆
作者为AI Coding准备的端到端方案未落地,后在Routa项目找到新落点。基于ACP协议的Agent Trace可记录关键行为,用于分析优化。还介绍了Feature Explorer、Kanban Harness及任务自适应Harness,探讨多Agent协作记忆。
静态稀疏已死:Flux Attention 开启长文本 LLM 自适应推理新时代
文章指出长上下文LLM高效推理面临性能与效率难题,先介绍Elastic Attention打破静态稀疏桎梏,后重点阐述全新的Flux Attention,它将动态稀疏注意力范式升级为层级别路由,解决了算法与硬件的矛盾,在多方面实现突破。