「两阶段后训练方法」共找到 3700 篇相关文章
突发！英伟达H200对华解禁，老黄赢麻了
特朗普拍板允许英伟达向中国出售H200，美确保“代差优势”，还抽25%分成。H200性能是H20的6倍，虽落后最新架构，但适合训练推理，此决定或为英伟达带来巨额销售额。
英伟达周末双炸！CUDA二十年最大更新，顺手屠榜AGI比赛
本周末英伟达有两大动作。一是推出CUDA 13.1，这是CUDA平台诞生二十年来最大更新，引入CUDA Tile编程模型等。二是在Kaggle ARC Prize 2025竞赛中，团队用4B小模型变体夺冠，靠合成数据等策略。
今天的AI基建狂潮，恰如150年前铁路狂潮的历史轮回
文章指出铁路与AI这两场相隔150年的基建狂潮，上演着相同剧本：技术突破引发资本涌入，过度建设致过剩，泡沫破灭后洗牌。回顾美国铁路建设兴衰，类比当下AI投资，给出周期阶段信号及价值转移路径。
RLinf上新πRL：在线强化学习微调π0和π0.5
近年来，基于流匹配的VLA模型成机器人领域前沿技术，但训练依赖大量人类演示数据。清华等机构联合推出在线强化学习微调框架πRL，提出两种微调方案，在测试平台验证了有效性，目前代码等已开源。
斯坦福7B智能体全面超越GPT-4o，推理流登顶HF
传统智能体系统难兼顾稳定性和学习能力，斯坦福等团队提出AgentFlow框架，通过模块化和实时强化学习优化策略，使7B参数模型在多任务上超越GPT - 4o等大模型，为AI发展提供新思路。
OpenAI启动新实验，46万学生参与
硅谷巨头正秘密培养首批「AI原生代」，OpenAI等推动下，CSU欲成美国最大AI赋能大学，花费1690万美元采购OpenAI的Edu服务，引发是培养人才还是制造顺从AI机器的讨论。
POF | 西北工业大学马榕池、高传强等：基于预解分析的圆柱绕流最优射流控制位置对雷诺数依赖性研究
本文提出预解分析有效增益指导控制位置量化设计方法，发现不同雷诺数下最优控制位置关系式，挖掘出射流与主流掺混作用的流动机理，即射流在科恩达效应有效行程内到分离点可最佳抑制涡脱。
首个实例理解3D重建模型！NTU&阶越提出基于实例解耦的3D重建模型，助理场景理解
人类能自然感知3D世界的几何与语义，但AI做到“两者兼得”是挑战。NTU联合StepFun提出IGGT，将空间重建与实例级上下文理解融为一体，还构建了InsScene - 15K数据集，解决了传统方法的问题。
LeRobot v0.4.0 正式发布：全面提升开源机器人的学习能力
LeRobot v0.4.0 正式发布，带来多方面重大升级。有可扩展的 Datasets v3.0、新 VLA 模型、全新插件系统；支持 LIBERO 和 Meta - World 仿真；还有数据处理 Pipeline、多 GPU 训练简化等特性，上线了机器人学习课程。
被困住的日本数据中心
日本一座合资建设的数据中心是AI战略象征，承载训练大模型任务。但生成式AI兴起让数据中心成“电老虎”，与日本环保目标冲突。日本在发展AI与碳中和间艰难平衡，面临能源结构等多方面困局。