「奖励模型漏洞」共找到 7843 篇相关文章
昇腾910B大模型实测:开源框架能不能打?真相全放这了
文章对昇腾 910B 大模型进行实测,对比 vLLM Ascend 与 MindIE 在实际推理场景中的性能差异。通过 GPUStack 平台测试多种模型,结果显示两者在不同部署场景各有优势,vLLM 适合单卡小模型,MindIE 适合大模型多卡部署。
蚂蚁开源世界模型LingBot-World:具有分钟级记忆的实时世界模拟器
蚂蚁集团旗下灵波科技开源具身智能模型及世界模型LingBot-World,它将视频生成模型进化成可交互世界模拟器,采用多阶段进化策略,有涌现记忆等能力,虽有不足,但为开源社区构建世界模型迈出坚实一步。
大模型智能体不止能写代码,还能被训练成白帽黑客
Amazon AWS AI的Q Developer团队发布两项训练网络安全大模型的新方法Cyber - Zero和CTF - Dojo。前者不依赖真实环境生成训练数据,后者构建实战环境让模型学发现漏洞,二者结合为AI白帽黑客成长提供路径。
真·开外挂!MIT新研究:架构0改动,让大模型解锁千万级上下文
MIT CSAIL团队提出递归语言模型RLM,不改动模型架构,让GPT - 5、Qwen - 3等模型具备千万级token超长文本处理能力。它将上下文处理“外包”,实验显示其处理规模超前沿模型,复杂任务优势显著,多数场景性价比高。
开源AI黑客Agent,自动检查代码漏洞并修复,离AI编程的全流程自动化不远了。
开源的AI Agent能自动查代码漏洞并修复,是集自动化渗透等功能于一体的安全测试平台。Strix作为开源AI安全测试工具,无需手动渗透测试,支持多类型安全评估,功能强大。
RL特训出「押题大师」?破解模型微调中的多样性危机与灾难性遗忘
近年来,基于可验证奖励的强化学习(RLVR)成为提升大语言模型推理能力的重要路径,但许多经RL微调的模型出现‘越训越单一’问题。复旦大学等团队聚焦长期被忽视的KL散度项,提出DPH - RL方法,可缓解多样性坍塌。
Distilabel DeepSeek-R1 模型蒸馏教程
文章介绍结合distilabel与QLoRA技术定制专属大模型的路径。先用distilabel框架利用DeepSeek - R1生成医疗指令数据集,再用QLoRA技术微调Qwen3 - 4B模型,还给出实战路线图和代码示例。
4B模型幻觉抑制能力超越GPT-5,CMU等提出行为校准强化学习新方法
大语言模型幻觉问题是部署难题,CMU等研究人员提出行为校准强化学习新方法,重新设计奖励函数。经训练,40亿参数模型幻觉抑制力超GPT - 5,实验证明该方法效果显著,还带来理论洞察。
阿里AI 重磅第4发:电影级MOE 视频模型Wan2.2正式开源!
阿里通义团队开源电影级视频生成模型Wan2.2,将光影、色彩、镜头语言装进模型,支持60多参数自由组合。它是业界首个用MoE架构的视频生成模型,推理省计算资源,性能超主流模型,获国外网友盛赞。
ICML 2026 | 将多教师冲突转化为动态约束,破解多模态大模型推理对齐难题
在多模态大模型发展中,多教师知识蒸馏成提升性能关键,但教师模型存在“概念漂移”问题。悉尼科技大学团队提出 APO 框架,将模型间“漂移”转化为动态负约束,解决多模态大模型多师蒸馏概念对齐难题,工作被 ICML 2026 接收。