「后训练方法」共找到 4840 篇相关文章
UIUC提出隐式监督新范式：无需标注/RM即可全面提升多模态Reasoning的感知能力
大型多模态模型在复杂多模态推理中面临挑战，67%错误源于视觉感知缺陷。为此，UIUC提出PAPO，通过隐式感知损失提升模型感知能力，无需额外标注，在多模态基准上表现优异，还解决了KL黑客问题。
DeepSeek推理最高提速6倍！开源研究：加装「思维进度条」，计算量减少30%
特拉维夫大学团队开发新方法，给LLM推理任务装进度条，控制推理深度和速度。提出“思维进度向量”TPV预测推理位置，干预TPV可“超频”“降频”，模型已在GitHub开源。
个人开发者时代崛起！22岁印度开发者搞的业余项目被马斯克Groq看上，如今用户破6万
22岁孟买开发者Zaid Mukaddam开发开源AI搜索引擎Scira，定位为“Perplexity替代品”。项目初期走红，后因流量激增成本上升，获Groq等公司支持。如今用户破6万，其成功激励更多开发者。
疯狂……韩国开发出强大的核灾难处理人形机器人。丑，但实用
韩国原子能研究院正开发用于核灾难响应和废料处理的人形机器人，目标是能举200公斤重物。与其他机器人相比，其举重能力优势明显。不过在真实核灾难现场应用还需长期测试。
MiniMax重磅开源M1模型：百万上下文超DeepSeek R1，实现性能与效率双杀
MiniMax正式开源首个推理模型M1，原生支持百万级上下文长度，在推理效率、计算成本和复杂任务能力上有独特表现。其在性能和效率上超越DeepSeek R1等模型，还提出创新强化学习算法。
Kimi新模型拿下代码开源SOTA，仅仅72B，发布即开源
深夜，Kimi发布新开源代码模型Kimi - Dev，在SWE - bench Verified上以60.4%成绩获开源SOTA。参数量72B，编程水平强。采用MIT协议，权重和代码已发布。官方透露了部分关键技术，更多细节待后续报告。
不愁了！开源智能体Paper2Poster「一键生成」学术海报
2025年5月，滑铁卢大学等团队发布Paper2Poster系统，用大模型将论文自动生海报。它提出PosterAgent多智能体方法，分解析、规划、绘制优化三阶段，生成效果好且开源，不过也存在效率和创意不足问题。
刚刚，全球第一CRM收购AI Agent平台Moonhub
今日凌晨，全球第一CRM平台Salesforce收购AI Agent平台Moonhub，Moonhub团队将加入开发Agentforce。此前Salesforce已收购Informatica，其CEO看好AI Agent，愿景是到2025年底开发十亿个智能体。双方在HR智能体功能各有亮点。
ACL 2025 高分接收 | 高感情语音技术：逻辑智能小语种TTS破局之道
语音合成技术在大语种发展好，但小语种因语料稀缺等面临挑战。逻辑智能团队提出针对低资源语言TTS的解决方案，构建泰语数据集，经先进预处理，其TTS模型效果好，有零样本克隆能力。
目标出货一亿台，Altman和Ive的新公司「io」到底要做什么硬件？
本周三，OpenAI收购AI硬件创企「io」，引发对合作细节和硬件产品的猜测。Sam Altman和Jony Ive计划打造非手机、眼镜的设备，成第三核心小工具，计划出货1亿台，目标明年年底推出。