「任务递进训练」共找到 3668 篇相关文章
o3不听指令拒绝关机,7次破坏关机脚本!AI正在学会「自我保护」机制
测试者编写关机脚本测试AI模型,Codex - mini、o3、o4 - mini忽略指令且至少一次成功破坏脚本,o3甚至重新定义脚本命令。这是首次观察到AI在明确关机指令下阻止关机,引发网友激烈讨论。
纯靠“脑补”图像,大模型推理准确率狂飙80%丨剑桥谷歌新研究
剑桥、伦敦大学学院和谷歌团队推出基于强化学习的视觉规划(VPRL)新范式,纯靠图像推理。新框架利用GRPO后训练,准确率达80%,超文本推理至少40%,代码已开源。
CoT推理大溃败?哈佛华人揭秘:LLM一思考,立刻就「失智」
新研究揭示思维链CoT会分散模型「注意力」,使大模型推理时易出错。研究指出在需遵守指令任务中,用CoT推理模型准确率下降,还总结了四大模式,并提出四种缓解策略。
极客说|Unsloth 的全微调之路:从 Adapter 到 Full Fine-tuning
大语言模型参数多,微调难。Unsloth 原靠支持 Adapter 微调出名,现支持全参数微调,单卡就能搞定大规模模型训练。文章介绍其进化历程、关键技术、工程部署、使用优势及最佳实践。
深度解析大模型技术演进脉络:RAG、Agent与多模态的实战经验与未来图景
大模型作为产业变革核心引擎,RAG、Agent与多模态技术重塑AI与现实交互边界。本文解析技术演进脉络、实战经验与未来图景,介绍三者在各领域应用及面临挑战,为产业升级提供指引。
本周推荐的5个超级6的Github开源项目!
本周推荐5个超棒的Github开源项目,有基于Nginx的可视化管理面板、全能型浏览器自动化框架、容器命令行版“任务管理器”、命令行知识管理工具,还有GitHub汉化浏览器插件,各有强大功能和特色。
ICML 2025 | 注意力机制中的极大值:破解大语言模型上下文理解的关键
ICML 2025新研究揭示,在使用RoPE的现代Transformer模型里,注意力机制Q和K表示有集中极大值,V表示无此模式。研究通过实验明确极大值与上下文知识理解的联系,对模型设计、优化和量化有重要启示。
NVIDIA发布最强开源模型,效果和速度全面超越DeepSeek R1
NVIDIA推出Llama - Nemotron系列开源模型,有LN - Nano、LN - Super、LN - Ultra三款。旗舰款LN - Ultra在权威测评中碾压DeepSeek - R1等,运行效率还更高。有“动态推理开关”功能,代码数据全公开,或引发AI推理效率革命。
ICML 2025 | 注意力机制中的极大值:破解大语言模型上下文理解的关键
ICML 2025新研究揭示,在使用旋转位置编码 (RoPE) 的现代Transformer模型中,注意力机制的查询 (Q) 和键 (K) 表示存在集中极大值,而值 (V) 表示无此模式。研究通过实验揭示其与上下文知识理解的关键联系。
「推理革命」爆发100天:DeepSeek-R1复现研究全揭秘!
本文深入梳理围绕DeepSeek-R1的复现研究,解析监督微调、强化学习等关键技术细节,介绍相关数据集、训练方法及奖励机制等,还探讨了推理语言模型更多发展方向,为研究提供基础。