「多阶段训练」共找到 6019 篇相关文章
挑战 1 比特！ETH Zürich 秦浩桐：如何把大模型「塞进」小设备？| IJCAI 2026
IJCAI 2026大会上，秦浩桐给出创新解法，挑战无需重训的“后训练量化”极限，将庞大的LLM强行压缩至极端的1比特与2比特。其团队的BiLLM与SqueezeLLM打破了后训练量化魔咒，还指出极低比特量化的三大挑战。
星海图高继扬：具身智能下半场，应用为王
星海图CEO高继扬在AGI Playground大会分享具身智能观点，认为2026年是下半场，核心是应用。具身智能发展慢因缺高质量数据和合适本体，未来产品形态或为‘整机+预训练模型+后训练工具’，下游将形成大生态。
一篇多模态大模型推理技术最新综述
华东师大&字节跳动系统回顾基于强化学习的MLLMs推理进展，涵盖关键算法设计、奖励机制创新及实际应用，探讨了RL在LLMs/MLLMs中的关键设计与优化策略，还涉及多模态大模型推理多方面内容。
苹果提出原生多模态Scaling Law！早融合+MoE，性能飙升秘密武器
如今打造强大多模态模型是AI重要目标，常用方法有局限。法国索邦大学、苹果研究人员开展原生多模态Scaling Laws研究，对比早融合与后融合，探讨多种因素对模型性能影响，发现早融合、多模态MoE优势，为后续研究指明方向。
出了两道真题考 GLM-5.2，Opus 4.8 和GPT 5.5 陪跑
作者对GLM - 5.2、Opus 4.8和GPT 5.5进行两项测试。一是审计Skill体系，GLM - 5.2覆盖skill数多、找出冲突多，还挖出bug；二是做世界杯夺冠推演器网站，Opus表现出色，GLM - 5.2省token，Codex有巧思但结构有缺陷。
三个理想火枪手创业，打破具身最快百台交付纪录
至简动力由理想智驾团队三位核心负责人创立，7月6日宣布首款全场景机器人i7 Pro完成首批百台交付，创下具身智能行业最快纪录。其与绿的谐波子公司合作落地全球首个CNC智能化具身机器人产线，i7 Pro还进入多场景。公司计划进入多领域，将发布新品。
ChatGPT 的10种快速变现方法
探索ChatGPT的变现潜力，这篇文章列出了10种方法，从账号销售到内容站点建设，覆盖了多个层面的商业应用。
胡俊杰、吴佳俊、刘子纬等获奖，微软学者奖学金公布
2026 年微软学者奖学金名单公布，获奖者研究聚焦面向全球与社会影响的人工智能等前沿领域，项目汇聚创新社区推动协同演进，还介绍了入选的华人学者及其研究方向。
3.9K Star！Inkeep 把 AI 原生 Markdown 编辑器做成了开源项目！
Inkeep 团队开源 OpenKnowledge，这是真正为 AI 设计的知识库工具，已获 3.9K Star。它有所见即所得、AI 协作等亮点，还基于 Git 同步，保障数据安全，值得 Markdown 工具使用者关注。
微信聊天记录喂AI（腾讯官方版）
用户可将微信聊天记录转发到元宝app，它能提供智能总结、分析等服务。在工作、生活、学习全场景都适用，如生成会议纪要、梳理旅游规划等，此前它还能总结微信文件、解读公众号文章。