「自奖励训练」共找到 3107 篇相关文章
百度Qianfan-VL，发票/图表/合同等PDF识别94.75%刷新纪录！
当前主流视觉 - 语言模型在企业级应用有难点，百度千帆团队提出Qianfan - VL系列多模态大模型，在通用和企业级任务表现出色，基于自研芯片训练，还提供框架与管线降低成本。
Agent开始“自我进化”：会出题、会反思，还会自己长出新技能
文章围绕自进化Agent展开，介绍其概念、受重视原因及三大技术路线，涵盖各路线代表工作的特点、评估及对比，指出研究空白如总结者训练等，最后还介绍了基于Agentic AI的全链路数据助手Dola。
腾讯AI Lab首创RL框架Parallel-R1，教大模型学会「并行思维」
腾讯AI Lab等机构研究者首创Parallel - R1框架，通过强化学习让大模型掌握并行思维。它解决了RL训练的冷启动和奖励设计难题，在多数学基准上提升准确率，还揭示模型思维策略变化及并行思维的‘脚手架’作用。
Reasoning模型可以Self-Train！
当前大模型依赖人类标注数据，成本高且扩展难。论文探讨模型自我纠错、自主进化可能，提出自我奖励训练（SRT），用投票共识代替人类标注。在数学数据集上有效果，但高难度数据集出现问题，作者给出解决办法并开源代码。
豆包背后的“超算大脑”：字节ByteRobust系统跑20多万张GPU，性能刷新SOTA
字节跳动自研的ByteRobust系统登上SOSP 2025，部署于超20万张GPU平台，9600张GPU训练三个月ETTR达97%。该系统应对LLM训练故障，由控制和数据平面构成，能自动发现修复故障，提升训练效率与稳定性。
The Batch: 869 | 编码助手的训练数据
研究人员开发自动生成编码助手训练数据的流程。斯坦福等高校及阿里团队提出 SWE - smith 方法，从 128 个 Python 仓库入手合成漏洞、验证并生成修复样本，成果免费开放，有望改进 AI 辅助编程模型。
突发！OpenAI紧急暂停GPT-6训练
OpenAI奥特曼官宣暂停下一代旗舰模型强化学习训练两周，原因是确保安全等标准跟上能力水平。触发因素有Hugging Face事故和Astra达安全红线，后续将让AI监管AI，加固三道安全防线。
无需训练的LLM对齐方法综述
大型语言模型应用引发担忧，传统微调方法有短板，免训练对齐（TF Alignment）应运而生。本文是首篇系统综述TF对齐技术的论文，提出三阶段分类框架，实验显示TF方法优势明显，还指明未来研究方向。
DeepSeek被曝自研AI推理芯片
据路透社报道，DeepSeek 正开发自研 AI 推理芯片，欲降低对英伟达和国产芯片依赖。此为重大战略转变，影响英伟达股价。虽有降本等好处，但面临技术、制造、生态等挑战。
阿里WebDancer：训练类DeepReaserch的Agentic Model
来自阿里巴巴通义实验室的研究员推出WebDancer，这是一个原生信息检索的Agentic Model，能自主浏览网页、思考和决策。它基于ReAct框架，经多阶段训练，在信息检索基准测试中表现出色，为解决复杂检索问题提供新思路。