「训练方法升级」共找到 4036 篇相关文章
基于 Elasticsearch 创建企业 AI 搜索应用实践
Elastic 中国社区首席布道师刘晓国,分享基于 Elasticsearch 创建企业 AI 搜索应用实践,介绍其向量搜索技术及 RAG 应用开发,还提及智能时代搜索需求变化、混合搜索优势及 Elasticsearch 优化改进等内容。
奖励模型新革命!SWIFT不读文本读“心声”,打造又快又强又省钱的AI裁判
传统Best-of-N方法中的奖励模型成本高、速度慢,限制技术普及。上海交通大学等校研究者提出轻量级技术SWIFT,直接监听模型内部隐藏状态判断信心,效率、准确率等表现出色,为AI发展提供新范式。
模仿人类推理修正过程,阶跃星辰提出形式化证明新范式 | 开源
阶跃星辰发布并开源形式化定理证明大模型 StepFun-Prover-Preview-7B 和 32B。采用两阶段监督微调、工具集成强化学习及 RL 与 SFT 迭代循环优化等策略,在基准测试集表现佳,还展示多个证明案例。
ICCV 2025 | 机器人自主探索未知复杂空间?GLEAM破解主动探索建图的泛化难题
文章聚焦机器人在未知复杂空间的自主探索建图难题。香港中文大学与上海人工智能实验室联合提出GLEAM,搭建GLEAM - Bench基准,设计通用策略,实现零样本适配未知空间,在多指标上超越先前方法。
GPT-5 之后,我们离 AGI 更近了,还是更远了?
2025年8月8日OpenAI发布GPT-5,架构有革新,在基准测试成绩优异,但跑分现场PPT出错、被Grok 4击败。它在编程表现出色、价格有竞争力,写作能力有争议,模型幻觉和提示注入攻击问题待解。
2025 年中丨大模型市场分析报告
这是《2025年中丨大模型市场分析报告》。指出基础大模型塑造计算未来,企业重心转向推理。Anthropic超OpenAI成市场头号玩家,开源模型采用趋缓,企业换模型重性能,AI支出从训练转向推理。
最强MCP开源:Windows-MCP
Windows MCP 是轻量级开源项目,能让 AI Agents 与 Windows 无缝集成。它弥合大语言模型与 Windows 差距,可执行文件导航等任务,有诸多关键特性,还给出在 Gemini CLI 和 Claude Desktop 的配置方法。
“掩码即武器”,四款扩散LLM全部破防 ? 上交&上海AI Lab发现dllm致命安全缺陷
上海交通大学、上海人工智能实验室等团队研究指出,扩散语言模型(dLLMs)有根本性架构安全缺陷。他们提出DIJA攻击框架,能让多个dLLMs大概率生成有害内容,还呼吁从多方面加强dLLM安全。
ICCV 2025|UV-CoT:无监督视觉推理新突破,偏好优化重塑图像级思维链
随着文本领域思维链推理机制成功应用,研究者将其引入视觉理解任务。现有模型有局限,本文提出UV - CoT新框架,设计无监督数据生成与偏好优化机制,提升模型能力,摆脱对人工标注依赖。
AI“压力面”,DeepSeek性能暴跌近30% | 清华&上海AI Lab
上海人工智能实验室等团队设计REST框架,在一个prompt里抛多问题模拟复杂推理场景。结果显示,DeepSeek - R1等模型高压下性能大幅缩水,REST能拉开不同模型差距,还揭示评测方法局限。