「两阶段监督微调」共找到 1090 篇相关文章
告别复杂提示词！蚂蚁新方式让AI自动理解你的个性化需求
蚂蚁通用人工智能研究中心自然语言处理实验室提出AlignXplore方法，通过强化学习让AI从用户行为归纳偏好并动态更新。该方法训练分两阶段，支持流式偏好推断，实验表现优异，是大模型个性化新尝试。
字节跳动开源文档解析大模型Dolphin，告别繁琐的文档处理，上线狂揽1k星，真是绝了！
字节跳动开源文档解析大模型Dolphin，采用两阶段分析 - 解析范式，有异构锚点提示等功能，适用多领域。技术架构基于视觉 - 编码器 - 解码器，训练集超3000万个样本，安装推理简单，比同类更具竞争力。
ICML 2026 | 突破3DGS光度多义性瓶颈：北航/新国立提出AmbiSuR，重塑高保真3D几何重建
3D高斯泼溅推动神经渲染发展，但提取3D几何表面易失真，核心瓶颈是光度多义性。北航与新国大团队提出AmbiSuR框架，从表征和监督层面解决问题，实验证明其在多数据集表现优异。
数据邪修大法好：仅用文本数据就能预训练多模态大模型
多模态大模型研发中，行业认为无图文对就无多模态能力。但ReVision研究表明，预训练阶段昂贵配对关系非必需，利用非配对数据统计信息修正文本表征，能实现跨模态互换，降低成本。
全景视觉的Depth Anything来了！Insta360推出DAP，200万数据打造全场景360°空间智能新高度
Insta360等团队推出全景度量深度基础模型DAP，构建200万量级全景数据引擎，设计三阶段伪标签管线，在模型架构上也有创新，在多项测试中效果优异，项目代码与模型已开源。
RL 是新的 Fine-Tuning
今年 9 月，Thinking Machines 研究使 LoRA 重获重视。OpenPipe 创始人 Kyle Corbitt 访谈指出，多数场景微调 ROI 低，RL 将融入 agent 生命周期成主流，但 RL 落地难在环境搭建，World Model 或为关键。
AI模型守法率提升11%，港科大首次用法案构建安全benchmark
香港科技大学KnowComp实验室从法律合规视角研究LLM安全，提出「安全合规」新范式。基于法律条文构建benchmark，用GRPO微调Qwen3 - 8B得推理模型，在新benchmark测试中性能提升显著。
从第一性原理出发的RAG推理新范式来了，蚂蚁DIVER登顶权威基准
当前RAG系统处理多步逻辑推理任务有局限，蚂蚁集团团队提出DIVER框架解决推理密集型检索难题。它将检索任务分四阶段，在BRIGHT榜单领先，行业对比优势明显，医疗应用效果好。
ParScale：一种全新的大模型Scaling Law
文章提出并行扩展（ParScale）路线，在不增模型参数下，通过引入并行流提升性能。新扩展定律打破传统范式，两阶段后训练策略降成本，还适用于边缘设备，研究仍在进行。
Skills火爆之后，我收集并整理了最近全网火爆的Skills，拿走不谢～～～
文章介绍 Agent Skills，称其是 AI 助理的「使用指南」，技能分浏览、加载、使用三阶段加载，有快且轻、跨平台、易分享等优势。还推荐多个优秀 skills 及相关工具网站，提醒从业务出发看待它。