「大模型训练」共找到 9654 篇相关文章
Physical Intelligence 核心技术团队分享：物理世界的“Vibe Coding”如何实现？
Physical Intelligence 核心技术团队解读机器人技术路径，分享前沿探索。介绍 VLA 与 VLM、LLM 关系，还提及 PI 构建数据管线、提出“知识绝缘”机制，分析开放世界部署难题，展望未来“机器人模型即服务”。
拿着做数学题的 PRM 来评判 Agent 调用工具，基本是行不通的！
目前评估体系多为结果导向，在工具调用上缺乏像样的PRM基准。Arizona State University和Intuit AI Research研究者推出ToolPRMBench，指出用做数学题的PRM评判Agent调用工具行不通，还介绍了其构建方法、训练范式和实验结果。
2.12页/秒，MinerU2.5太快了，1.2B硬刚腾讯、阿里
GPT - 4o等刷新OCR榜单，但产业界仍面临文档图像处理难题。MinerU2.5提出1.2B轻量级文档解析模型，采用创新解耦范式，在多基准测试表现出色，单卡吞吐快，还给出可借鉴创新点。
The Batch: 899 | 更划算的推理
研究人员提出 Delethink 强化学习方法，训练大模型定期截断推理 token 至固定最大数量，以限制处理长思维链成本。经测试该模型在多方面超基线，且缓解计算成本限制，为长上下文推理提供路径。
Transformers v5 中的分词系统：更简洁、更清晰、更模块化
文章聚焦 Transformers v5 分词系统，介绍分词概念、流程、主流算法，对比 transformers 和 tokenizers 库。着重讲 v5 改进，如架构与词表分离，解决 v4 黑盒问题，还能从零训练专属分词器。
揭示隐藏联系：RLHF/DPO即对比学习！
大型语言模型输出符合人类价值观是挑战，主流技术RLHF复杂、昂贵且不稳定，DPO简化流程但有训练崩溃问题。论文揭示RLHF/DPO即对比学习，提出MIO算法解决DPO崩溃，实验验证其性能优势。
Harness已过时，OpenAI、腾讯在搞下一个AI爆点RSI
本文解读Theseus Labs发布的RSI行业分析报告，该报告汇总全球72家头部AI团队公开资料，提出RSI五级自主权框架与HCI评估指标，梳理大厂进展与产业落地实践。
AI泡沫越大鱼越贵！YC合伙人复盘2025年AI创业
2025年底Y Combinator博客复盘该年AI四大变局，如Anthropic成最受欢迎大模型，使用率超OpenAI。创业者可在模型间套利，创建垂直AI应用。能源焦虑催生太空数据中心，AI泡沫或成应用层红利。
这些关于研发提效的深度实践，值得每一位开发者关注 | AICon
6月27 - 28日AICon北京站上，一线大厂技术大牛将分享“AI赋能研发提效”经验，涉及AI编程范式革新、代码智能化落地、研发流程优化等多方面，呈现技术演进与落地路径。
Codex+hyperframe做视频，让剪辑师们慌了?
开源项目Hyperframes刷屏，它是基于HTML的视频渲染框架，不用视频大模型，用普通语言模型就能生成可控视频。它与Remotion有区别，选了对AI友好的路，还介绍了安装、使用方法和适用场景。