「渐进式训练」共找到 2690 篇相关文章
jina-reranker-v3刷新全球重排榜，效率狂飙4.79%
jina-reranker-v3作为LLM时代向量模型，提出“最后但不晚”交互机制，解决文档检索效率与效果权衡、多语言文档重排性能与效率平衡、模型泛化能力和适应性等问题，架构与训练方案有创新。
CVPR 25 |全面提升视觉感知鲁棒性，生成模型快速赋能三维检测
香港中文大学（深圳）等单位学者提出 DriveGEN 无训练自动驾驶图像可控生成方法，无需额外训练生成模型，通过两阶段策略扩展训练数据，提升三维检测模型鲁棒性，代码已开源。
清华团队：1.5B 模型新基线！用「最笨」的 RL 配方达到顶尖性能
清华团队用两个 1.5B 模型证明，用最基础的 RL 配方可达到小模型数学推理能力 SOTA。单阶段训练加固定超参数实现 SOTA 性能且省一半算力，训练曲线还很平滑。
开发者不仅编写代码，也在创造世界
智能GitHub Copilot副驾驶等生成式AI技术出现，使编程从“指令式”转向“意图式”。开发者需具备对问题、模型、交互的新“品味”，微软相关工具顺应此趋势，峰会将探讨相关话题。
deepseek-V4算法工程技术深入浅出
文章围绕deepseek V4技术报告展开，指出当前大模型训练不充分，介绍了算法层面如混合注意力机制、模型结构优化、优化器等，工程层面如细粒度专家并行、算子内核开发等，以及后训练的范式转变和领域专家网络蒸馏等内容。
SimpleTIR：让大模型“边写代码边思考”不再崩溃
SimpleTIR可解决多轮工具调用中训练崩溃问题。作者指出崩溃原因是分布偏移、低概率token链式雪崩和梯度爆炸。它采用void turn过滤，掐断崩溃链路，训练稳定，还催生多样推理行为，且工程友好已开源。
快手提出强化学习创新框架RLEP，突破大模型推理瓶颈
OpenAI等模型用强化学习提升推理能力，但面临训练不稳定等挑战。快手Klear团队提出RLEP框架，引入经验回放技术，分经验收集和回放训练两阶段，还采用优化策略，提升大模型训练效率和性能。
阿里深夜开源王炸Agent！硬刚OpenAI，性能全面SOTA！
过去半年，开源Agent在解决复杂难题时难敌OpenAI。昨天阿里通义开源WebSailor模型，用完整可复现方法论挑战闭源霸权，通过构造L3合成数据、取精华训练轨迹、两步走训练策略提升性能。
DeepSeek-GRPO重要性权重设计错误？详解Qwen3新强化学习算法GSPO
论文指出GRPO在大语言模型训练中不稳定，因其重要性权重设计错误易引入高方差噪声。为此提出GSPO算法，从序列维度计算梯度，解决了MoE模型RL训练的稳定性问题，在Qwen3上效率更高。
港大赵恒爽团队论文：让扩散模型既拿高分又不「作弊」丨CVPR 2026
扩散模型虽能生成逼真图像，但存在“奖励作弊”问题。港大赵恒爽团队提出 GDRO 后训练方法，引入组级奖励优化机制，提升模型表现、缓解作弊，还提高训练效率，有明显工程价值。