「后训练框架」共找到 4981 篇相关文章
让图像生成告别 AI 味!清华 + 港中大 + 腾讯混元联手推出SRPO
腾讯混元联合港中大、清华推出SRPO,解决文生图技术痛点。它结合Direct - Align和SRPO,提升图像审美等,训练时间缩至十分钟,在测试中碾压主流方法,不过对冷门风格控制和机制可解释性待提升。
首发Omni-Flow流式全模态架构,消费级显卡就能跑
面壁智能等联合发布MiniCPM-o 4.5技术报告,公开Omni-Flow流式全模态框架。该模型凭9B参数实现端到端全双工全模态,可在消费级显卡运行,还推出在线体验Demo等,性能表现佳,应用潜力大。
MoE不够看了,腾讯推出MoT:2B具身模型22项评测16项最佳
腾讯混元团队联合Robotics X实验室推出HY - Embodied - 0.5系列基础模型,含MoT - 2B和MoE - 32B两款主力模型。在22项评测中,MoT - 2B获16项最佳,其架构、数据和训练有创新,能应用于机器人控制。
The Batch: 918 | 智能体 AI 引发投资者恐慌
投资者担忧AI系统动摇软件制造商商业根基,致标普软件与服务指数等大幅下挫。Anthropic推出多款产品加剧风波,后与部分公司合作使SaaS类股反弹,但未收复全部跌幅。AI正重塑软件市场,SaaS未死,正迈向AI原生化。
GPT-5被批过度炒作、性能落后,OpenAI联创揭秘其中原因:我们把它关在 “象牙塔”,和现实世界接触不够
OpenAI 发布 GPT - 5 进军企业市场,虽发布不顺利,但部分初创公司和企业客户反馈其在复杂任务表现出色、价格低廉。OpenAI 联创 Greg Brockman 揭秘 GPT - 5,称其代表‘几乎难以形容的智能’,是科研好伙伴,还探讨算力、模型训练等问题。
AI+ Kuikly:7.5小时落地三端「多模态聊天 App」实战
腾讯开源的高性能跨端框架 Kuikly,搭配 AI 开发,仅用 7.5 小时交付一套支持 Android、iOS、鸿蒙三端的 AI 聊天 App。介绍了开发过程,包括环境准备、需求分析、编码实现、集成自测、迭代优化和验收复盘,展示了“AI + Kuikly”的高效。
吃灰 AI 眼镜爆改“交警 Copilot”,函数计算AgentRun 实操记录
作者将吃灰的Meta Ray - ban眼镜爆改成“交警Copilot”,介绍了“端 - 管 - 云”协同框架,分享客户端与服务端开发过程。还探讨用Agent架构和FaaS的原因,指出其在应对需求变化、节省成本等方面优势,最后提及项目待优化处。
NUS LV Lab新作|FeRA:基于「频域能量」动态路由,打破扩散模型微调的静态瓶颈
在大模型时代,参数高效微调(PEFT)已成为迁移大规模扩散模型至下游任务的标准范式。但现有微调方法多采用「静态」策略,忽略扩散生成过程内在规律。新加坡国立大学LV Lab等机构提出FeRA框架,通过频域能量动态路由,实现高效微调。
中科大 × 华为联合突破!SparseRM:1% 参数实现 LLM 偏好建模高效革新
中科大与华为联合提出SparseRM轻量级偏好建模方案,基于稀疏自编码器构建低参可解释奖励模型。实验显示它用不到1%可训练参数,在多任务中性能优,还能融入下游对齐流程,为LLM高效对齐提供新可能。
云计算一哥,给 Agentic AI 工程做“减法”
2025 年亚马逊云科技 re:Invent 大会聚焦 Agent,其首席执行官提出未来各领域将运行数十亿 Agent。该公司欲在 Agentic AI 上重构,推出系列工具,如 Amazon Strands Agents SDK、Amazon Bedrock AgentCore 等,还在模型训练和工程化方面做减法。