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快手提出强化学习创新框架RLEP,突破大模型推理瓶颈

OpenAI等模型用强化学习提升推理能力,但面临训练不稳定等挑战。快手Klear团队提出RLEP框架,引入经验回放技术,分经验收集和回放训练两阶段,还采用优化策略,提升大模型训练效率和性能。

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阿里发布信息检索Agent,可自主上网查资料,GAIA基准超越GPT-4o | 模型&数据开源

阿里发布WebDancer信息检索Agent,能自主上网查资料。它具备多步推理等能力,采用四阶段训练范式,模型和方法已开源。在多个基准测试中表现优异,突显处理复杂任务的鲁棒性和有效性。

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突破传统检索瓶颈!阿里通义实验室发布 WebDancer,开启多步推理智能体新范式!

在信息爆炸时代,传统检索技术缺乏动态决策能力,难以满足多步推理需求。阿里通义实验室发布的 WebDancer 基于 ReAct 框架,通过四阶段构建,在测试中表现优异,未来规划拓展工具生态、突破任务边界等。

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拒绝不必要Think:微软&北大提出第一种自适应大型混合推理模型

大型推理模型冗长思考开销大,微软研究院和北大提出大型混合推理模型(LHRMs),它能依查询上下文决定是否思考。介绍了两阶段训练流程、评估指标,实验显示其超越现有模型且效率高。

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在线等:如何优雅地分走鹅厂这600+万?

AI时代风口转变,Meta、字节跳动、腾讯等头部玩家扎进推荐系统统一建模方向。2026腾讯广告算法大赛与KDD联动,赛题聚焦‘大一统’,设高额奖金和创新奖,吸引全球顶尖人才参赛。

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人生文件系统

文章探讨用AI管理人生,提出把人生建模统一文件系统。还指出多数人建目录树后文件夹易空,分享设计原则,如采用最小可行结构、写入阻力最小化、视项目为一等公民等。

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ECCV 2026 | 北大团队提出 Atomic Dance:基于原子动作的可解释音乐舞蹈生成框架

北大团队提出 Atomic Dance 框架,以原子动作作为舞蹈基本单元,建立有明确语义和结构的舞蹈表示,设计“动作规划 — 舞蹈生成”两阶段框架,让生成的舞蹈更符合音乐节奏和编舞逻辑,具备可解释性和可编辑性。

机器之心
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突发|立即检查你的Python库!LiteLLM被投毒,Karpathy警告,马斯克关注

Karpathy发长推文警告,GitHub超4万星、月下载量9700万次的Python库LiteLLM在PyPI上被投毒,含恶意代码版本为1.82.7和1.82.8,攻击负载分三阶段运行,引发马斯克关注。

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10 年后,Kimi 团队重新发明残差连接。马斯克和 Karpathy 同时点赞

Kimi团队发布技术报告,提出用Attention Residuals替换残差连接。实验显示其在各尺度模型上表现优于基线,降低训练成本。马斯克和Karpathy点赞,这或标志深度学习基础范式进入重新讨论阶段

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Seedance 2.0之后,又一中国视频模型SkyReels-V4登上全球第二

昆仑天工发布SkyReels V4视频大模型,在Artificial Analysis Arena基准测试中排全球第二。它支持多模态输入、音视频同步生成等,采用独特架构与技术,经多阶段训练,有全新评估基准,表现出色。

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