「任务特化训练」共找到 3687 篇相关文章
10行代码，AIME24/25提高15%！揭秘大模型强化学习熵机制
来自多机构的研究者揭示大模型强化学习中熵变化机制。发现策略熵在训练中急剧下降致性能停滞，提出 Clip - Cov 与 KL - Cov 两种正则化技术调控高协方差标记，遏制熵塌缩，在部分数据集上性能提升显著。
成本暴降88%！通义实验室、北大发布ZeroSearch，无需搜索即可激活LLM检索能力
信息检索能力对提升大语言模型推理表现至关重要，但现有方法在训练中面临文档质量不可控和搜索 API 成本高昂两大挑战。为此，通义实验室和北大提出 ZeroSearch 框架，无需真实搜索即可激活 LLM 检索能力，显著降低成本。
3.4K星Apple出品FastVLM：视觉TTFT效率提升85倍，凭啥这么牛！
文章指出VLM在实际生产应用中因高分辨率图像存在效率问题，介绍Apple出品的FastVLM解决方案，阐述其架构、训练过程，展示在多个基准测试的性能，凸显在高分辨率输入下提升效率的优势及实际应用价值。
具身智能的无本体数据，终于有了自己的「代表作」
自变量机器人发布的Demo中，机器人用数百条无本体数据完成化学实验。其发布的TwinDEX系统由无本体数据采集系统和机器人末端执行器组成，能让无本体数据获接近真机数据的训练效果，重新定义数据采集逻辑。
Qwen3.8-Flash：全新架构，更强更稳更划算
本文介绍了 Qwen3.8-Flash 多模态 MoE 模型，它原生支持 262,144 token 上下文。该模型在 Attention、Residual、Embedding 与 Optimization 四个方面系统升级，降低训练与推理成本，即将上线千问 AI 平台。还发布了 Qwen3.8-Flash-Next 开源权重。
机器人从炫技 Demo 走向上岗，两篇 ICML 顶会论文拆解背后的智能底座
在WRC世界机器人大会上，云蝶科技发布RoboForge系统级具身大脑和WING任务型本体。其科研团队两项成果POLIA与Strat-Reasoner发表于ICML 2026，从视觉证据和他者意图两方面，为理解具身大脑技术提供切口。
AI能否独立开展科研？ASI-Bench为科学自主性建立评测标尺
ASI-Bench是衡量AI系统科学自主性的基准测试，由多机构联合开发。它能测试AI通用智能、创新性和执行力，通过信息梯度设计，让模型在不同指导量下完成科研任务，结果显示当前AI离自主科研有明显距离。
大模型之外，向量存储如何支撑 Agent 的检索链路
文章指出大模型负责理解、推理和生成，而Agent需获取外部数据等。向量存储可将数据转化为语义向量，在Agent执行任务时找回相关内容。文章探讨向量存储技术方向，分享做法，还演示阿里云两种Serverless向量存储用法。
英伟达和AMD，开始争夺AI制药的计算入口
每年的 Advancing AI 大会，AMD 都要回答 Instinct GPU 除训练大模型外的应用问题。今年大会上，AMD 把一个位置留给 AI 制药公司 MindWalk。而其对手英伟达已在生命科学领域布局多年，生命科学成两家竞争新战场。
顶会具身辩论赛实况：徐丹飞激辩，PI连输三轮，谷歌大佬倒戈
2026年RSS大会workshop圆桌讨论上，五位专家围绕世界模型落地展开辩论。辩题有世界与策略模型该合体还是分开、世界模型可控性靠像素还是动作、训练数据靠互联网人类视频还是具身机器人数据。最终各方有输赢也有共识。