「对齐微调」共找到 501 篇相关文章
港科广×腾讯联手打造《我的世界》神操作，400张截图就能让AI挖矿通关，成本降至5%｜EMNLP 2025
港科广与腾讯联合团队提出VistaWise框架，将“跨模态知识图谱+轻量化视觉微调”引入开放世界智能体。实验显示其在“获取钻石”任务表现出色，成果被EMNLP 2025主会录用。该框架以低成本、跨模态为突破口。
苹果港大终结自回归时代？7B扩散模型发布，AI写代码逻辑彻底颠覆！
苹果联合港大开源扩散大语言模型DiffuCoder，用扩散模型+强化学习策略，性能提升4.4%。研究还提出耦合梯度奖励策略优化方法，建立原生RL训练框架，探究了dLLM的生成机制等问题。
AI一眼认出95万物种，还能分辨雄雌老幼，2亿生物图像炼成“生命视觉”大模型
俄亥俄州立大学团队用2亿生物图像训练BioCLIP 2模型，取得最优物种识别性能。它在无相应监督信号的非物种任务中，准确率远超DINOv2，还涌现出物种间生态对齐、物种内差异分离等生物学理解。
阿里的 AI IDE 登场了，这事绝对有戏
阿里云正式发布通义灵码的AI原生IDE：Lingma IDE，免费开放，核心功能和Cursor对齐且速度更快。其整合Qwen、DeepSeek系列模型，有感知引擎等亮点，还有企业版适合国内公司。AI编程竞争激烈，阿里有机会做成。
别再卷数据了，LLM也怕「过劳死」！CMU等揭秘灾难性过度训练
CMU、斯坦福等四大名校研究团队挑战“预训练规模越大越好”观点，提出“灾难性过度训练”现象，即增加预训练数据可能导致后训练性能下降，并从现实证据、控制实验、理论分析等方面阐述新研究贡献，还介绍了相关实验及结论。
清华团队预言：90%的人将脱离谋生劳动，「零人公司」时代来了！
清华沈阳团队基于研究与实践提出四大颠覆判断，如AI走向「人机隔离」、未来公司只剩一人或零人等。团队在模型训练、微调等多方面有成果，还探讨行业应用、知识范式颠覆等，描绘AI发展图景。
为什么「高价值任务」成了所有 AI Labs 的T0 级战略？｜ 拾象 AGI 备忘录
过去一季度模型进步显著，头部 AI labs 战略对齐，将 coding 列为 T0 级战略，争抢高价值任务。文中还探讨了 AI 对企业 SaaS 的冲击、ToC/ToB 二分法的过时、硬件挑战及高价值任务的二八结构等问题。
GLM-5真够顶的：超24小时自己跑代码，700次工具调用、800次切上下文！
GLM - 5正式发布，把开源AI带入长任务时代。它超24小时自己跑代码，完成GBA模拟器，能力稳定。评测结果佳，在主流测试中编程能力与Claude Opus 4.5对齐，引发网友欢呼。实测还展现多种应用能力。
给Agent装上“海马体”！上海AILab开源MemVerse，定义多模态记忆新范式
上海人工智能实验室开源MemVerse，这是首个面向智能体的通用多模态记忆框架。它将多模态信息与文本对齐到统一语义空间，首创‘双通路’架构与‘记忆蒸馏’技术，让智能体有终身记忆能力，在多模态任务中表现出色。
吴恩达关注的Ling-1T背后，蚂蚁Ling 2.0技术报告解密万亿模型开源配方
AI导师吴恩达关注蚂蚁开源模型Ling-1T，其性能直逼闭源模型。蚂蚁集团通过《Ling 2.0 Technical Report》揭示技术配方，从架构、预训练、后训练对齐和基础设施四个层面构建推理模型，还分享失败教训，提供开源SOP。