「上下文去噪训练」共找到 2920 篇相关文章
5.1K Star！Codebuff 把整个 AI 编程团队装进你的终端！
Codebuff是开源AI编程助手，获超5.1k stars。其多智能体架构让不同智能体分工协作，理解代码上下文更好、编辑更准。官方测试中完成率61%，超Claude Code。它免费且上手简单，还能创建自定义智能体。
小模型用不好Skill？新范式让模型学会Skill的底层逻辑，3B模型推理token省5倍，性能反超
浙江大学联合美团龙猫团队、清华大学推出SKILL0，提出技能内化思路。它在训练中引入关键机制，让小模型把技能内化到参数里。实验显示，其效果出色，token效率高，为小模型成领域专家提供新方向。
花了几百万办完一场AI大会后，想跟你分享这6个感悟。
作者分享举办AI大会的6个感悟，指出AI强大时线下真实更重要。如AI可消灭信息差但压缩不了体验差，品味是活出来的，线下交流能带来偶然性等，鼓励人们去线下获得真实体验。
AI数据工程师在应用中如何"返璞归真"
文章反思‘知识库+Prompt工程+工具调用’轻量级Agent构建模式局限，指出其难应对知识质量、语义理解与规模化维护挑战。提出从‘Prompt驱动’到‘上下文工程’、从‘搭积木组装’到‘全链路闭环’的范式跃迁，并介绍MktAI知识体系建设。
ICLR 2026｜首个微观世界模型MicroVerse来了，AI开始模拟看不见的世界
过去两年，世界模型成为大模型演进重要方向，但现有模型多聚焦宏观世界。本文提出MicroVerse模拟框架，将研究边界拓展到微观尺度，还推出MicroWorldBench评测基准和MicroSim - 10K数据集，推动AI从视觉模拟迈向科学模拟。
ChatGPT本来要5天后关掉
翁家翌在播客透露，起初推出ChatGPT是为收集用户数据，预期5天后关闭。他是OpenAI多代大模型发布贡献者，还分享了OpenAI内部情况，如模型训练、迭代速度等问题，也谈及自身经历和对AGI看法。
韩松等提出FlashMoBA，比MoBA快7.4倍，序列扩到512K也不会溢出
今年2月月之暗面提出MoBA，在处理长上下文有潜力，但业界缺乏对其性能设计原则的理解和高效GPU实现。来自MIT、NVIDIA的研究者提出FlashMoBA，解决了小块MoBA性能挑战，实验显示其在多方面表现优。
让大模型学会“像人一样”查证真伪
伊利诺伊大学香槟分校等校研究团队提出训练框架Veri - R1，为大模型提供“在线查证”新范式。它借助在线强化学习、精细化奖励机制和高质量数据，让模型学会像人一样查证，在多数据集上表现出色。
社区供稿丨MiniCPM-V 4.5 技术报告正式出炉
上个月开源的多模态模型 MiniCPM-V 4.5 广受好评，今日其技术报告出炉。报告从架构、数据和训练三方面探索高效路径，提出三大技术，使模型在多任务上突破，小参数规模下性能和推理速度佳。
智谱AI、清华开源新视觉大模型：刷新41项纪录，同级别最强
智谱AI与清华联合开源GLM - 4.5V视觉大模型，它基于GLM - 4.5 - Air开发，架构独特。在42项主流测试中创41项新纪录，多领域表现超Qwen2.5 - VL等模型，还采用新训练策略。