「残差学习」共找到 1699 篇相关文章
半价干翻Fable 5？Opus 5实测炸场，网友：差点从椅子上摔下来
Anthropic新模型Opus 5登场，多项评测中追平或反超Fable 5，价格仅为一半。网友实测表现出色，还具备硬核自检流程，性价比高。另外，Claude Code提示词删减八成，成绩未降。
你敢把「龙虾」放在手机上跑吗？手机 Agent 离落地还差一道「隐私关」
港中深联合腾讯混元研究揭示，手机 Agent 落地关键不在成功率，而在隐私边界。研究设计隐私交互协议，构建模拟 App 记录过程，将常见越界行为归类检查，评估多个模型发现诸多隐私问题。
「上下文学习」之后，腾讯混元第二篇公开研究：精准定位RLVR训练崩溃的“罪魁祸首”Token
腾讯混元团队新研究提出异常梯度定位器 GradLoc，可将全局梯度突刺定位到具体异常 token，降低 RLVR 训练观测与分析门槛，助力解决训练不稳定问题，让模型调优更科学。
社区供稿丨如何抑制大模型的“过度反思”：Yuan3.0 Flash 中的强化学习范式
大模型在企业落地时存在“过度反思”问题，浪费算力。YuanLab.ai团队在Yuan3.0 Flash模型中提出RIRM与RAPO，前者奖励“思考过程”，后者优化训练框架，实现推理效率提升，适用于企业场景。
极简主义的胜利：清华团队用最简单的强化学习配方刷新1.5B模型纪录
清华、伊利诺伊大学和上海AI实验室团队提出JustRL架构，仅用单阶段训练和固定超参数，在1.5B模型上刷新性能纪录，计算量仅为复杂方法50%，挑战了复杂技术堆叠现状。
llya证词太狗血了！奥特曼坏，Mira茶，OpenAI差点跟Anthropic合并
最新披露的llya 52页证词，记录了当年奥特曼被“宫斗”的来龙去脉。奥特曼回应个人持股情况，称因热爱但也有点后悔。llya证词显示他和Mira曾密谋开除奥特曼，背后是OpenAI在营利和非营利间的摇摆，而OpenAI目标指向IPO。
陈丹琦新作：大模型强化学习的第三条路，8B小模型超越GPT-4o
陈丹琦团队提出结合RLHF和RLVR优点的RLMT方法，支持在基础模型上直接使用，节省后训练成本。它让模型生成CoT，用奖励模型评价输出，使小模型超越大模型，推理更像人类。
突破全模态AI理解边界：引入上下文强化学习，赋能全模态模型“意图”推理新高度
在多模态大语言模型应用多元的当下，对模型理解人类意图需求迫切。阿里巴巴通义实验室团队推出HumanOmniV2，解决现有推理路径问题，其相关代码等开源，在多基准数据集成果突破性领先。
卧底房产AI三天后，我发现地产圈的「信息差」，正被这样一铲到底！
文章测评房产AI工具CRIC深度智联，让其与OpenAI、Google、Anthropic旗下通用AI比拼写地产研报。结果显示，CRIC以独家行业数据库实现降维打击。此外，它还有普通和专业两版，适用不同人群，也指出AI有边界。
不用递归自动微分，也能稳定计算高阶 PDE 导数？ Mollifier Layers 如何改造 PDE 反问题学习
本文介绍《Mollifier Layers: Enabling Efficient High-Order Derivatives in Inverse PDE Learning》，指出传统PINN递归自动微分计算高阶PDE导数有瓶颈，Mollifier Layers用解析卷积替代，实验显示其在精度、效率上有优势，也有核选择等局限。