「混合微调」共找到 510 篇相关文章
OpenAI突然封锁最强GPT-5.4！3000个致命Bug瞬间蒸发
OpenAI在Claude Mythos泄露一周后，祭出专门为安全防御微调的GPT-5.4-Cyber，仅网络安全专家可用。还升级网络安全“信赖访问计划”。其战略有三原则，Codex Security已修好超3000个高危和致命漏洞。
生成式推理再排序，可能会是LLM4RecSys的新突破口吗？
Meta AI研究者尝试把推理模型引入推荐系统再排序阶段。论文通过监督微调等赋予模型推理能力，超LLM4Recsys标杆。中期内化物品语意ID，生成推理路径，推理赋能再排序，披露重排序提升空间。
Transformer创新架构SALA：上下文更长，推理更快
面壁智能发布行业首个大规模训练的稀疏 - 线性注意力混合架构 SALA 及文本模型 MiniCPM - SALA。该架构降低推理开销与显存占用，MiniCPM - SALA 在长文本处理及推理上表现出色，还发起大奖赛探索性能极限。
Z-Image标准版开源：更具可塑性的图像生成全能基座
Z-Image标准版开源，它是为开发者准备的强大画板，解决了生成模型同质化问题。其保留完整权重，在微调、风格化上潜力大，采用创新架构，训练定位SFT阶段，有完整CFG支持，还提供完善工具链。
租了8张H100，他成功复现了DeepSeek的mHC，结果比官方报告更炸裂
元旦期间，DeepSeek发布的mHC震撼AI社区。FlowMode工程师Taylor Kolasinski租8张H100复现mHC，结果比官方报告更优。文章介绍复现实验，对比mHC、HC和标准残差结构，揭示超连接在规模化时的不稳定性及mHC的解决办法。
1B参数，0.21秒识别，0.3%错字率：混元OCR拿下7项SOTA
腾讯开源模型 HunyuanOCR 在权威榜单 OmniDocBench 上霸榜，虽仅 1B 参数，却在 7 项任务击败众多大模型。它解决传统 OCR 流水线及通用大模型痛点，通过独特架构和训练方法实现高效准确识别。
从“卡脖子”到“破局点”：一家中国公司的高端半导体键合突围战
芯师爷专访迈姆思半导体负责人潘总，该公司专注高端半导体材料“再制造”，技术体系有高端SOI制造、异质集成、混合键合三大支柱。其在多领域有领先产品，技术壁垒高，产能将逐步扩大，供应链安全可控。
长上下文快2.9倍，解码快6倍：Kimi 用线性注意力实现性能与效率双突破
月之暗面团队的Kimi Linear模型，是混合线性注意力架构，核心是Kimi Delta Attention模块。它解决线性注意力的记忆及遗忘问题，在多任务测试表现出色，还开源相关资源，推动高效长上下文模型研究。
承包你的品牌营销物料｜谷歌再发重磅 AI 设计产品
谷歌实验室发布AI设计产品Pomelli，专注帮企业低成本生成符合品牌调性的营销物料。它能提取官网品牌元素创建DNA卡片，依此生成设计稿，还能微调细节。不过，它依赖官网信息，存在美学单调等问题。
量化噪声竟是RL秘钥？QeRL：高效强化学习新范式，一场噪声引发的性能革命
近年来，大语言模型在复杂推理任务中面临挑战，强化学习虽更接近人类推理过程，但训练“烧资源”。论文《QeRL》提出量化不仅能压缩模型、节省资源，还能增强模型探索能力，QeRL框架实现训练速度提升、内存占用减半。