「两阶段后训练方法」共找到 3662 篇相关文章
最窒息的Bug:Agent循环搜索原地打转?SGR Agent用「双阶段认知」破局
Hybrid Schema - Guided Reasoning(SGR)是革命性AI研究智能体框架,用「两阶段推理 - 执行架构」和「持久化上下文记忆系统」,解决AI助手复杂研究任务的三大痛点,模拟人类研究过程,适用于多场景。
北大彭一杰教授课题组提出RiskPO,用风险度量优化重塑大模型后训练
北大彭一杰教授课题组提出 RiskPO,解决大模型后训练陷入「均值陷阱」问题。它将风险规避理念融入优化目标,用「关注奖励分布左尾」替代「追求整体均值」,在多领域数据集上表现超越 GRPO 等。
Anthropic创始人行动手册:打造一家AI-Native创业公司(附36页中文PDF)
Anthropic上周发布《创始人行动手册》,介绍AI时代打造AI - Native创业公司的方法。手册按创业四阶段展开,阐述各阶段目标、挑战及Claude工具的使用,还给出资源、案例和创业支持信息。
Alibaba力作:Ovis-U1 融合理解、生成与编辑,解锁无限可能
OpenAI 2025 年推出的 GPT - 4o 结合图像与语言能力,但引发视觉解码器设计及统一模型训练问题。Alibaba 力作 Ovis - U1 单一模型能完成理解、生成与编辑任务,介绍了其架构、训练过程和应用。
突破万次连续编辑极限!中科院提出首个理论保稳的知识保留方法
中科院信工所研究人员提出LyapLock,将连续编辑建模为受约束随机规划问题,整合排队论和李雅普诺夫优化。实验显示,它能突破万次连续编辑极限,编辑效果比主流方法提升11.89%,还可赋能现有模型。
EasyCache:无需训练的视频扩散模型推理加速——极简高效的视频生成提速方案
近年来,扩散模型在视频生成领域广泛应用,但推理慢、算力消耗高问题突出。EasyCache是无需训练的视频扩散模型推理加速方案,在多模型实验中实现大幅提速且视频质量几乎无损,为技术落地提供基础。
ICCV 2025|降低扩散模型中的时空冗余,上交大EEdit实现免训练图像编辑加速
上海交通大学EPIC Lab团队提出EEdit框架,入选ICCV 2025。它是首个加速匹配流模型图像编辑框架,能兼容多种引导方案,免训练,速度较原始工作流快2.4倍,支持多类型编辑任务。
无需再训练即可增强性能!港大团队提出GPC框架,实现机器人「策略组合」
在机器人学习领域,提升策略性能常需巨额成本。香港大学团队提出GPC框架,通过“策略组合”创造超越单一父策略的“组合策略”,免训练且跨架构、模态融合,经仿真和真机实验验证性能提升。
Grok最新模型吃上Cursor「加餐」,马斯克:Coding实现巨大改进
马斯克在X上透露,xAI的Grok基础模型V9 - Medium(1.5T)完成训练,预计2 - 3周后发布,训练加入大量Cursor数据。同时,xAI的AI编程代理工具Grok Build进入早期Beta测试阶段。
Google 新论文离谱到家了,0延迟0成本通用,提升大模型准确率最简单的方法。
Google新论文提出简单提升大模型准确率的方法,即重复提示词,把完全一致的输入连续发2次。主流模型适用,经70项benchmark测试,0场景效果倒退,47个场景准确率提升,且几乎不增延迟、成本。