「后训练方法」共找到 4825 篇相关文章
Rx.NET 7.0 拆分 Windows UI 支持，大幅缩减应用部署体积
Rx.NET 7.0 发布，重点为缩小 Windows 应用部署体积。它将 WPF 等集成功能从核心包拆分，解决自包含应用框架依赖问题。虽有破坏性变更，但维护团队保证了一定兼容性。后续有新开发计划。
奥特曼亲自点名：他定义了OpenAI的技术路线，却几乎没人知道他是谁
2026年7月28日，Altman在播客推Alec Radford至台前，称其为领域重要却鲜为人知的研究者。他主导GPT、CLIP、Whisper等研发，为AI发展贡献大。2024年他离开OpenAI，此后发布Talkie，持续探索模型能力来源。
微软炸场了！一张图片仅需3即可生成带完整PBR材质的超高质量3D资产！
微软推出3D资产生成大模型TRELLIS，能接收文本或图像提示，输出高质量3D资产。其结果质量强，支持灵活切换输出格式和局部3D编辑，还给出安装和使用方法及项目地址。
Claude实名认证引众怒！强制验证是为了更精准封号，Opus自己都看不下去
Claude新规则要求实名认证，引发网友不满。身份验证并非继续使用服务的通行证，反成封号预警。15岁天才程序员因未成年被封账号，Claude Opus 4.6也否定自家KYC规则。
Codex正在重塑传统推理框架开发流程
作者用Codex完善SGLang Diffusion的SKILLS流程，修复诸多bug。让其做benchmark脚本，发现不同rmsnorm性能差异。应用flashinfer rmsnorm遇问题，Codex找出原因并修复，还提升了模型性能，体现强大生产力。
ICLR 2026 Oral | 告别多步去噪！清华团队推出MVP，实现机器人动作单步极速生成
清华大学智能驾驶课题组 iDLab 与加州大学伯克利分校人工智能研究院 BAIR联合发表研究，提出 MVP 策略。它引入瞬时速度约束解决均值流学习问题，设计复合生成与选择机制，在多任务测试中表现出色。
彻底告别VE与VAE！商汤硬核重构多模态：砍掉所有中间编码器
商汤科技联合南洋理工大学发布NEO - unify，这是“原生、统一、端到端”多模态模型架构，砍掉VE和VAE，用混合变换器架构打通视觉与语言能力，提升数据与算力利用效率，为跨模态智能系统奠基。
开源多模态推理「破壁」时刻：MMFineReason助力4B逆袭30B
长期以来，开源多模态模型在复杂推理任务上与顶尖闭源模型有差距，核心痛点是高质量推理数据匮乏。上海AI实验室OpenDataLab团队开源MMFineReason框架及大规模数据集，小模型凭此实现性能逆袭。
Meta｜提出RECAP，通过动态目标重加权回放，解决RLVR遗忘【文末送书！Agent相关】
近年来，可验证奖励强化学习（RLVR）提升了大模型在多任务上的性能，但带来“能力退化”问题。Meta等提出RECAP策略，结合“回放”与“动态目标重加权”，保持模型通用能力，提升推理性能，还提高推理效率。
专访高同学：央美毕业生已经在用扣子做毕设了
文章聚焦央美高伟翔同学用扣子平台完成毕设——荒诞商品生成器。该作品借助AI将情绪转化为荒诞商品，灵感源于淘宝荒诞商品，旨在反思消费主义，反响不错。高同学还分享了选择扣子的原因及创作困难。