「后训练阶段」共找到 4193 篇相关文章
刚刚，Meta风雨飘摇中发了篇重量级论文，作者几乎全是华人
风雨飘摇的Meta发布重量级论文《Agent Learning via Early Experience》，提出「早期经验」新范式，让AI智能体「无师自通」，为突破强化学习瓶颈提供新思路。该范式结合两种策略，实验效果显著，还指出了局限与未来方向。
陶哲轩亲测！GPT-5 Pro 40分钟破解3年难题，登顶最难数学考试
数学家陶哲轩将几何难题交给GPT - 5 Pro，虽推理完美但无解。同一周，GPT - 5 Pro在FrontierMath测试集夺冠。陶哲轩测试发现AI在科研不同层面表现有别，也揭示了AI理解力受限及人类与AI的分工边界。
对抗协作+原型学习！深北莫FedPall开源，联邦学习破局特征漂移，准确率登顶SOTA
深圳北理莫斯科大学人工智能研究院在ICCV发表FedPall算法，结合原型对比与对抗协作学习，在多种特征偏移数据集获SOTA性能。该算法通过多步骤训练缓解特征漂移，在多个公开数据集表现出色。
百度CTO王海峰：AGI曙光已现，Scaling Law仍有效｜新智元十周年峰会
新智元十周年峰会，百度CTO王海峰分享AI发展。回顾十年，从AlphaGo到如今大模型爆发，AGI曙光已现。他指出AI具通用性和全面性，百度内部超45%新增代码由AI生成，Scaling Law仍有效。
从 AI 3D生成转型AI原生影视公司，Utopai Studios想「稍微」改造下好莱坞
2022年创立的AI 3D生成公司Cybever转型为Utopai Studios，获好莱坞人士投资，还推出两部AI影片计划。其00后掌舵者Cecilia Shen称要变革制作范式，解决AI视频模型瓶颈，解放创作者。
从数据分布视角，重新认识下CoT
本文从数据分布视角重新审视大语言模型的思维链（CoT）推理。指出CoT并非真正推理，而是模仿，其效果受训练与测试分布差异影响。通过实验揭示CoT在分布偏移时性能退化，提醒勿过度依赖。
这事你还没注意呢，巨无霸已经完成“反超时刻”
过去 GPT 在 AI 领域一枝独秀，大家认为二三名与它有代际差距。但 Google 的 Gemini 2.5 Flash Image 发布后，其生图速度和质量提升，解决“连续性”问题，带来自然交互体验，标志 AI 进入新阶段。
一文讲清三种AI应用系统的架构及及TOP威胁框架
文章从AI系统分类及架构出发，分析不同类型AI系统的威胁特征，并介绍现有的威胁分析框架。目前AI应用架构经历从GenAI到AI Agents，再到Agentic AI的演进，各方向独立发展，且威胁各有特点又有重合。
吴恩达来信：智能体并行运行以提升效率
吴恩达称并行智能体成扩展AI规模新方向。AI性能会随数据量、训练及推理计算量提升，但耗时久。随着LLM每个token价格下降，更多智能体工作流被并行化，且相关研究增多。
ChatGPT后遗症来了！人类日常聊天越来越AI化
佛罗里达州立大学团队花两年分析ChatGPT发布前后非脚本化口语录音，在2210万个词的数据集中发现学术写作词高频出现在日常说话中，人类聊天用词渐向AI靠拢，但研究也存在局限性。