「RL后训练」共找到 3841 篇相关文章
全图与切片并非等价？LLaVA-UHD-v3揭示差异推出高效全图建模方案
随着多模态大模型发展，处理高分辨率图像成关键。主流视觉编码范式难兼顾性能与效率，清华和中科院团队发布 LLaVA-UHD v3，提出 PVC 框架，对比 SBE 和 GNE，验证其在提升效率同时保留模型能力。
Human In the Loop竟然可以是个MCP?
文章基于阿里实践，阐述如何在大模型研发平台OpenLM及其他Agent平台，针对“Human In The Loop”场景做产品设计与研发。介绍用MCP实现人机回路的方案，还探讨人类回答及提示词倾向性等问题。
DeepSeek V3到V3.2的进化之路，一文看全
知名AI研究者Sebastian Raschka发布深度博客，详细梳理DeepSeek V3到V3.2进化历程。DeepSeek V3.2性能对标GPT - 5和Gemini 3.0 Pro，且为开放权重模型，报告涵盖众多有趣领域和知识。
英伟达巧用8B模型秒掉GPT-5，开源了
英伟达携手港大开源Orchestrator-8B小模型，在HLE测试中分数超GPT - 5，成本低且速度快。它靠ToolOrchestra训练法，协调工具解题。此赛道已有多项研究，小模型实用优势明显。
谷歌新架构突破Transformer超长上下文瓶颈！Hinton灵魂拷问：后悔Open吗？
谷歌在NeurIPS 2025发布两项大模型新架构研究，通过‘测试时训练’机制，推理阶段可将上下文窗口扩展至200万token。新成果Titans和MIRAS结合RNN速度与Transformer性能，突破超长上下文瓶颈。
四足机器人首次同时「思考+走路」，北大提出链式推理MobileVLA-R1
在「大模型+机器人」浪潮中，让机器人既听懂话又走得对、稳很难。北大MobileVLA - R1将链式思考引入四足机器人，在仿真和真实实验中对标强基线实现提升，构建了更具工程可用性的范式。
关键技术详解｜腾讯一念 LLM 分布式推理优化实践
InfoQ 邀请袁镱分享《一念 LLM 分布式推理优化实践》。介绍了“一念 LLM”设计思路、推理优化挑战与突破等，还对比不同框架，指出优化方向，如先实现 PP，再推进 EP 与 PD 分离。
开发者把掌舵人骂到关回复！Windows 要变成“Agent OS”？这位印度裔高管遭遇大型翻车现场
微软 Windows 掌门人 Pavan Davuluri 推文宣告 Windows 将演变为 Agentic OS，却遭开发者和用户吐槽，评论区失控后他关闭评论。微软全力推动转型，CEO Nadella 阐述宏观理念，但用户更想要稳定可靠的系统。
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微软高管 Pavan Davuluri 宣传 Windows 将演变为 Agentic OS，推文评论区却被批评淹没，他无奈关评论。微软正推动 Windows 向 AI 驱动转型，可开发者和用户更想要稳定系统，对 AI 改造不满。
一个模型读懂所有医学数据，Hulu-Med探索医学大模型开源新范式 | 浙大x上交xUIUC
Hulu - Med是浙大、上交、UIUC等联合提出的通用医学视觉语言大模型，首次在单一模型统一理解医学多类数据。它开源透明，训练成本低，性能媲美GPT - 4.1，为医学AI带来新范式。