「后训练策略」共找到 4353 篇相关文章
探针伸进大模型黑箱，南加州大学华人团队打造AI记忆研究的深空望远镜
南加州大学 Robin Jia 教授团队借助英伟达算力，构建基于 Llama 3 架构的全开源受控大模型 Hubble，其成果将在 ICLR 2026 亮相。研究揭示大模型记忆机制效应，还评估了‘机器遗忘’技术，有法律应用潜力。
二元成功率已经过时！PRM-as-a-Judge才是你需要的具身操作评测框架
传统二元成功率评测具身操作任务有局限，难回答策略推进、执行效率等问题。中科院自动化所等机构研究人员提出PRM - as - Judge框架，含进度势能、OPD指标体系和RoboPulse基准，能细粒度审计执行过程。
QClaw V2 升级：微信里直接用的龙虾，真正走入你生活和工作的个人助理
3月8日QClaw发布后文章爆火，近期产品迭代快。QClaw V2引入Multi - Agent机制，可创建多角色AI助手并行工作，还能连接主流办公工具，集成龙虾管家保障安全，实测功能强大，优势明显。
慧荣科技苟嘉章：AI大厂重塑存储需求基本盘
在CFMS |MemoryS 2026峰会上，慧荣科技总经理苟嘉章指出AI大厂重塑存储需求，苹果排名下滑。慧荣科技展示多领域产品，推出主控芯片，在技术路线上有取舍，还谈到“Physical AI”及端侧分工。
Anthropic神话模型发布，但不让你用
Anthropic发布神话模型Claude Mythos Preview却不开放使用，发起玻璃翼计划联合科技巨头用该模型修复全球软件漏洞。此模型能自主发现众多零日漏洞，合作伙伴应用后强调跨行业协作应对网络安全挑战。
OpenAI解密大模型失控：它不是变坏，而是「太听话」
OpenAI公开IH - Challenge，解决大模型指令冲突难题。指出大模型问题多因听信错误指令，给出系统＞开发者＞用户＞工具的指令层级结构，设计数据集训练模型遵循高信任等级指令，提升安全可控性与抵御提示词注入能力。
彻底封杀！Anthropic第四刀砍向龙虾，开发者哀嚎，两大创始人互喷！
前天Anthropic封杀OpenClaw订阅额度后，24小时内又在官方轻量化命令行工具查人，提示词含“OpenClaw”就返回400错误。两大负责人隔空交火，开发者各寻出路，这或成Anthropic战略失误。
Harness is the New Dataset：模型智能提升的下一个关键方向
文章指出当基模能力成熟，决定 agent 上限的是围绕模型搭建的系统，即 harness engineering。介绍其组件、设计原则，探讨模型与 harness 关系，还列举创业机会项目，最后推测下一范式是 Coordination Engineering。
重要！LiteLLM 供应链攻击：你的 API 密钥可能已经泄露
3月24日，LiteLLM的PyPI发布页面出现恶意版本，1.82.7和1.82.8被嵌入恶意代码。恶意代码会收集敏感文件、外传信息、进行横向移动。文章还给出检查、处理方法，此事件给开发者提了醒。
12个Ai编程Agent同台PK，最贵的不一定是最强的
上海交大和美团联合发布PRDBench论文，将12个主流AI编程Agent放入50个真实Python项目测试。结果显示，基础模型写代码强，商业版调试优势明显；专门训练的裁判模型比通用大模型靠谱。