搜索：模型训练与微调

「模型训练与微调」共找到 8264 篇相关文章

对噢！为什么LMs就不能直接输出答案+confidence呢？

当前语言模型在复杂问答任务中存在校准退化问题，本文提出RLCR方法，将概率校准融入RL训练目标，重构奖励函数，在多个数据集实验中显著降低校准误差，不损失准确性，为高风险场景AI部署奠基。

清华沈阳团队基于研究与实践提出四大颠覆判断，如AI走向「人机隔离」、未来公司只剩一人或零人等。团队在模型训练、微调等多方面有成果，还探讨行业应用、知识范式颠覆等，描绘AI发展图景。

生成式模型在机器人和具身智能领域面临训练依赖大量数据、推理慢的问题。西安交通大学团队提出EfficientFlow，融合等变建模与高效流匹配，提升数据效率，压缩推理迭代步数，在多基准实现SOTA，推理提效显著。

9月16日，OpenAI推出新模型GPT-5-Codex，专为AI辅助编程工具设计。它在代理编码基准测试中表现佳，形成了覆盖各种需求的交互界面，还具有更优的后训练特性，能连续工作7小时完成复杂重构。

中科院自动化所提出BridgeVLA模型，将3D输入投影为2D图像并利用2D热图进行动作预测。它训练分两阶段，在多仿真基准和真机实验表现卓越，仅3条轨迹基础任务成功率达96.8%，真机性能提升32%。

10月30日彭博社报道，英伟达拟最高投10亿美元给AI创企Poolside，此轮融资或使其估值翻四倍。该公司由微软技术大佬带队，开发AI编码助手，创建强化学习法训练模型，从底层自研，有独特优势。

阿里发布总参数超万亿的Qwen3 - Max - Thinking，预训练数据规模达36T Tokens。在多项权威测试中表现优异，能与顶级闭源模型竞争。引入两项核心创新，千问App等已上新，网友认可其能力与更新速度。

小红书AIGC团队提出风格迁移加速算法STD。现有一致性模型在风格化任务有缺陷，文章提出从部分噪声状态出发的训练框架STD，设计轨迹状态库减轻计算负担，引入非对称对抗损失增强风格一致性，实验显示其效果优。

大型语言模型推理延迟高、开销大，推测解码可加速但依赖草稿与主模型一致性。佐治亚理工等团队提出 AdaSPEC 蒸馏法，过滤难学 token，提升草稿模型与目标模型对齐度，实验显示能提升接受率和推理速度。

多模态大模型驱动的GUI智能体有潜力，但现有智能体面对复杂任务力不从心。浙大等机构提出InfiGUI-R1及Actor2Reasoner框架，通过两阶段训练提升智能体能力，InfiGUI-R1-3B在多基准测试中性能卓越，为GUI自动化工具开辟新道路。