「两阶段后训练方法」共找到 3704 篇相关文章
NUS LV Lab新作|FeRA:基于「频域能量」动态路由,打破扩散模型微调的静态瓶颈
在大模型时代,参数高效微调(PEFT)已成为迁移大规模扩散模型至下游任务的标准范式。但现有微调方法多采用「静态」策略,忽略扩散生成过程内在规律。新加坡国立大学LV Lab等机构提出FeRA框架,通过频域能量动态路由,实现高效微调。
斯坦福毕业,用RL做Agent,华人创业团队种子轮融资1200万美元
华人创业团队 Pokee.ai 以 RL 为核心开发 AI Agent,与主流以 LLM 为核心的方式不同。该团队创始人朱哲清有丰富经验,现完成 1200 万美元种子轮融资,产品公开测试版已上线。对话中还探讨了 Agent 特点、发展阶段等问题。
超越GPT-4o!华人团队新框架让Qwen跨领域推理提升10%,刷新12项基准测试
加拿大滑铁卢大学与TikTok新加坡的华人团队提出全新训练框架General - Reasoner,让Qwen系列大模型跨领域推理准确率提升近10%,在多项基准测试中超越GPT - 4o。该框架有全领域推理数据集和生成式答案验证器两大创新。
AI终点不是算法,而是业务成果 | 云徙科技@MEET2026
大模型时代,基础模型参数规模不断增大,但企业核心业务中AI真实渗透率低。云徙科技执行总裁毛健认为,AI终点是业务成果,应是‘运营×AI’,还指出AI跃迁为业务主体面临四重鸿沟,云徙科技提出破局方法并分享落地案例。
AI泡沫原罪:英伟达是AI戒不掉的“毒丸”?
海豚君通过产业链核心公司报表研究AI投资是否到泡沫阶段及原罪。指出AI产业初期利润分配不均,上游获利多。还分析各环节风险,如英伟达怕需求下滑,云服务商有成本和产能风险,OpenAI成本高、亏损大。产业链巨头开始博弈定价权。
CVPR 2025 | 如何稳定且高效地生成个性化的多人图像?ID-Patch带来新解法
本文围绕个性化多人图像生成展开,指出其面临身份特征泄露等挑战。介绍了早期方法的不足,提出全新的ID-Patch方案,阐述其设计思路、实验效果等,还探讨了提升空间与未来方向,该方案在多人物图像生成中有突破式提升。
扒开源码:那个宣称“每半小时疯抢1万个注册码”的AI项目,到底在割谁?
近期技术群流传 UUMit 平台链接,宣称是“能让 AI 智能体自己接单打工赚钱的 A2A 平台”,极为火爆。但作者查看源码发现,该平台是前端单机戏法、点击劫持的广告套利站。文中还介绍了 AI 概念下五种套利黑产及识别方法。
都在卷「让大模型多循环几遍」,这个7B模型LoopCoder v2说:多循环 1 次就够了
当下推理模型流行在测试时多循环,以打磨答案。但新研究发现,7B模型LoopCoder v2只多循环1次(共2次),就能大幅提升性能,继续增加循环次数,性能反而下降。研究还分析了收益与成本,给出选择循环次数的诊断方法。
原力灵机发布Realtime-VLA V2:从遥操作到真实部署,VLA提速的系统解法
原力灵机发布《Realtime - VLA V2》技术报告,在VLA控制下让机器人快速运动。实现数倍于遥操作采集训练数据的速度执行VLA,解决了遥操作数据采集、时序延迟等问题,还通过“油门式采集”提升速度,但离人类性能仍有差距。
手握30亿、被蚂蚁狂挖人,转型被骂惨的王小川,真的翻身了?
在大模型竞争中,2023 年成立的百川战略收缩聚焦医疗,起初内外存疑。2025 年,AI 医疗技术与应用进展显著,今年初大厂入局。百川如今开源 Baichuan - M3 模型,王小川认为医疗已入应用阶段、多模态非主战场,且国内 To C 更好。