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大模型微调评测入门:看懂这些指标,才知道模型好不好
文章指出大模型微调中很多新手重“调”轻“评”,评测是决定模型落地的关键。介绍分类和生成任务评测指标,给出实操步骤,还说明如何综合判断模型好坏,最后展望评测技术朝自动化等方向发展。
AI 驱动的多代理金融工作台
Vibe-Trading 是 AI 驱动的多代理金融工作台,能将自然语言请求转化为交易策略等。它有自然语言转策略、多数据源、专家团队等核心能力,具备面向交易的深度研究等功能,还介绍了安装方式、环境变量和推荐模型。
只需一次指令微调,大模型变身全能专家天团,8B模型性能反超全微调基线 | ACL25 Oral
预训练大模型适应专业领域需高昂微调成本,稀疏混合专家架构虽能提升推理效率,但从头训练耗资源。浙大与Thomson Reuters团队提出SIMoE,单阶段微调就能升级大模型,还解决传统方法两大局限,在性能和效率上双突破。
Meta联合Google新作:语言模型到底“记”了多少东西?
Meta和Google合作的论文探讨现代语言模型对训练数据的“记忆”情况。研究发明新方法精确测量“记忆”量,发现模型记忆有上限且与参数线性相关,还揭示学习转折、隐私规律等重要结论。
DeepSeek、GPT、Qwen,所有大模型架构图都有,Karpathy:宝藏画廊!
大模型赛道热闹,架构创新多,理解困难且缺清晰架构图。AI 研究者 Sebastian Raschka 绘制主流大模型结构,整理成在线图谱「LLM Architecture Gallery」,方便研究者查阅对比。
打破具身世界模型可执行性鸿沟 !港中深-跨维智能团队提出EVA框架,用强化学习让视频世界模型真正“动”起来
近期,利用视频生成模型为机器人构建“世界模型”成热门路线,但存在“可执行性鸿沟”。港中深 - 跨维智能团队提出 EVA 框架,用强化学习优化视频生成,实验显示其能提升视觉规划、仿真任务成功率及真实部署稳定性,还有数据合成潜力。
全球首个世界统一模型发布,机器人家庭成员来了!
自变量机器人发布全球首个世界统一模型架构的具身智能基础模型WALL - B,它打通视觉、听觉等模块,让机器人理解物理世界。还让机器人拥有多能力,通过真实家庭数据形成数据飞轮,助力其融入家庭。
吴恩达来信:开放模型,开放执行框架,开放安全
吴恩达团队用闭源模型做安全审查遇阻,后改用 OpenWorker 框架结合开源权重模型 Kimi K3 和 GLM 5.2 取得进展。他认为开放模型和执行框架能带来更安全系统,开源权重模型舆论战虽胜,但立法层面未胜。
《动手写AI Agent》多模型适配:一套代码跑通三家 LLM
上一章用火山引擎豆包 API 写了能跑的 Agent,但换模型重写代码会混乱。本章用 Adapter 模式解决问题,介绍火山引擎、Claude、OpenAI 三家 API 关键差异,还分析了 Claude 工具调用格式特殊之处。
首个可学习姿态对齐的视频扩散模型!StableAnimator++
当前人像动画扩散模型在人物身份一致性上表现不佳,复旦大学联合多团队提出StableAnimator++,它是首个可学习姿态对齐的视频扩散模型,能生成自然保真的人物动画,还在保持人脸一致性上做了改进。