「两阶段后训练方法」共找到 3695 篇相关文章
Physical Intelligence 核心技术团队分享:物理世界的“Vibe Coding”如何实现?
Physical Intelligence 核心技术团队解读机器人技术路径,分享前沿探索。介绍 VLA 与 VLM、LLM 关系,还提及 PI 构建数据管线、提出“知识绝缘”机制,分析开放世界部署难题,展望未来“机器人模型即服务”。
【榜单揭晓】2024-2025年度中国科技产业投资榜 | 甲子引力X
当前中国股权投资市场处于关键时期,科技投资呈‘止跌回暖’态势,但‘堵点’仍突出。投资正校准重构,硬科技成主导,AI相关领域成热点。2025年8月21日,甲子光年颁布‘2024 - 2025年度中国科技产业投资榜’。
一篇400+文献最新RAG技术系统性综述
本文对RAG技术进行系统性综述,通过筛选5大数据库、128篇高被引文献、343个数据集,给出技术地图、评估框架与未来路线,梳理技术全景、评估指标,还介绍主流数据集,指出RAG已演变为复杂系统。
AI 狂潮中,电子业破局:国产先进封装加速突围
AI应用渗透使算力需求结构重塑,传统芯片技术升级遇阻,先进封装技术成关键。文中介绍DeepSeek架构突破、DeepSeek - R1算法革新,分析其对算力需求的影响,指出高性能算力芯需求仍高,先进封装能释放芯片性能,国产有望突破。
从BERT到T5再到Qwen3:关于Embedding的八点总结
哈工大30+页综述聚焦通用文本嵌入(GPTE),系统介绍其架构、数据、模型,探讨预训练语言模型(PLM)给GPTE带来的基础能力与高级扩展,还涉及多模态、多语言、代码嵌入等应用。
研究者警告:强化学习暗藏「策略悬崖」危机,AI对齐的根本性挑战浮现
强化学习是大模型推理与对齐的核心方法,但常带来模型行为脆弱等问题。上海人工智能实验室徐兴成博士论文揭示‘策略悬崖’挑战,分析其成因,解释多种对齐失败现象,并提出对AI研究的启示。
具身智能体主动迎战对抗攻击,清华团队提出主动防御框架
面对对抗攻击,现有防御方法多为‘被动防守’,遇上未知或自适应攻击时效果衰减。清华朱军团队在TPMAI 2025中提出主动防御框架REIN-EAD,通过与环境交互实现‘感知—决策—行动’一体化,实验效果佳。
【万字长文】Anthropic发布Prompt Engineering全新指南
Anthropic发布全新Prompt Engineering指南,涵盖元提示、模板等关键技术。介绍了prompt类型、必备要素,还给出优化技巧,如添加示例、思维链精炼等,涉及XML标签、链式提示等方法,也提及减少幻觉、提高一致性等内容。
苹果分享 iOS 26 即将推出的 AI 基础模型的细节
苹果在技术报告中公布 iOS 26 新 AI 基础模型细节。该模型有 3B 参数和更大版本,前者在设备运行,后者用于私有云平台。介绍了架构、评估结果,还强调实现可信赖 AI 的方法。
人大高瓴-华为诺亚:大语言模型智能体记忆机制的系列研究
中国人民大学高瓴人工智能学院与华为诺亚方舟实验室聚焦大语言模型智能体记忆能力,形成含综述论文、数据集和工具包的研究体系。探讨记忆概念、重要性、实现与评测方法,还构建评测榜单、实现工具包。