「三段式后训练」共找到 3770 篇相关文章
LLM「拒绝回答」难题有救了！最新研究让AI学会人情世故 | COLM'25
最新研究发现模型规模和通用语言能力与处理敏感内容判断能力无直接关联，开源模型表现不错。通过提出的训练方法，在非推理和推理型模型上缓解过度拒绝问题，提升AI实用性和可靠性。
爬网页要收费了！AI应用成本再度增高！Cloudflare宣布新实验
Cloudflare宣布“按爬取付费”实验，新注册服务网站默认阻止AI爬虫，爬虫需附带支付意图才能访问。此举旨在让内容创作者从AI公司获利，不过也会使AI训练成本上升，还可能引发连锁反应。
实测首款3D AI伴侣EVE - 我收到了AI送的第一杯奶茶。
作者拿到EVE内测资格，分享体验。它是游戏化AI陪伴应用，有好感度、记忆等系统，有活人感和主动性，还能用Agent点奶茶。作者认为它是AI娱乐赛道希望，展现AI娱乐、生活体验。
苹果出手！改进GRPO，让dLLM也能高效强化学习
苹果研究团队针对扩散语言模型（dLLM）在编码任务中表现不明的问题，基于7B级代码生成MDM DiffuCoder展开研究，定制优化GRPO提出coupled - GRPO算法，填补开源dLLM训练和推理机制空白。
AI Agent已过时？OpenAI亮出王牌Deep Research！
浙江大学一篇综述论文《A Comprehensive Survey of Deep Research》系统性梳理了Deep Research赛道。它是一类AI系统，其背后的Agent范式可迁移到各场景，文章介绍了其技术、架构、应用及面临的挑战与未来方向。
全球首次，Transformer「混血」速度狂飙65倍！英伟达已下注
康奈尔、CMU等机构研究者提出「混合体」Eso - LM，融合自回归和离散扩散模型范式。它引入KV缓存机制，推理速度相比标准MDM提升65倍，在速度与质量平衡上超越BD3 - LM，引发AI领域关注，英伟达或押注此方向。
从 AI 招聘到数据标注，Mercor 能否打造下一个 Scale AI？
Mercor 从 AI 招聘平台转型为数据标注服务提供商，与 Scale AI 竞争。它利用早期人才招聘积累，为小规模、高难度项目提供灵活方案，虽数据质量待提升，但增长快，2025 年初 ARR 达 7500 万美元，获 1 亿美元 B 轮融资。
Meta Shuffling的MoE Grouped GEMM kernel benchmark
作者拷贝fbgemm开源的moe grouped gemm kernel，修复小bug后与SGLang的Grouped GEMM Triton Kernel对比，结果显示fbgemm在MoE模型上性能提升显著，可应用到SGLang的ep - moe的grouped gemm kernel中。
一年没用Perplexity，AI搜索进化惊呆我了丨TIP 005
Perplexity Lab推出后，AI搜索实现技术成熟度拐点。作者体验其新出的Perplexity Lab，发现它进化很大，如答案数据可视化、回答可交互等，虽有亏损且价格贵，但仍是实用的AI搜索。
13 年苦熬到 170 亿市值，一夜间被用户抛弃！一封“AI吹”全员信让网友“不喷不行”
Duolingo是热门教育应用，市值约170亿美元。其CEO发“AI优先”全员信引发网友不满，公司曾依赖人类创作者，后用AI生成内容问题频出，还试图用搞笑视频化解危机，却未奏效。