「稳定训练」共找到 2359 篇相关文章
李飞飞首个多模态世界模型 Atlas 正式发布:从零开始预训练,几张图就能构建世界
李飞飞创办的 World Labs 发布多模态世界模型 Atlas,可原生处理多类型数据,有世界生成、重建和模拟等能力。还介绍其研发历程、技术特点,以及 World Labs 收购、融资等情况。
小红书提出社交大模型RedOne 2.0:兼听、敏行
在SNS内容爆炸式增长的当下,传统SFT训练方法有局限。小红书NLP团队推出RedOne 2.0社交大模型,采用以RL为核心的三阶段渐进式训练方法,实验显示其性能优异,还能转化商业价值。
世界模型和具身大脑最新突破:90%生成数据,VLA性能暴涨300%|开源
国产世界模型玩家获突破,VLA模型性能涨300%,90%训练数据由世界模型生成。极佳视界开源GigaWorld - 0及训练框架,在多方面优化,经对比性能领先,还验证其生成数据对具身任务的提升作用。
阿里开源Qwen3-Coder-Next,80B参数仅激活3B的MoE顶尖编程助手
阿里开源小型MoE代码模型Qwen3 - Coder - Next,总参数量800亿但仅激活30亿参数,在代码生成等任务表现出色。团队构建训练技术栈解决数据匮乏,模型训练分阶段,多领域专家模型能力整合,基准测试性能强劲。
不换 Kimi 底座,1/10 成本追平 Opus 4.7?Cursor 用 Composer 2.5 反击 Claude Code
Cursor 发布 Composer 2.5 应对竞争,虽沿用 Kimi K2.5 底座,但通过后训练提升性能。它跑分接近 Opus 4.7,价格更低,在长任务处理上表现更好,还公布多项技术进展,正推进大模型训练。
快手发布Keye-VL-1.5,同量级SoTA,让模型真正看懂视频!
近年来,多模态大语言模型兴起,但视频理解仍是难题。快手Keye团队推出Keye-VL-1.5,通过Slow-Fast编码策略、渐进式四阶段预训练和全面后训练流程等创新,实现视频理解突破,综合性能领先。
北大、字节跳动联手发布SWE-Swiss:一把修复代码Bug的「瑞士军刀」,完整配方直指开源SOTA
北大、字节跳动等联合研究提出SWE - Swiss配方,用于训练解决软件工程问题的AI模型。32B参数的SWE - Swiss - 32B在SWE - bench Verified上准确率达60.2%,各训练环节效果显著,模型和数据将开源。
快手Klear团队提出CE-GPPO:通过梯度保留协调熵,解决强化学习中的熵不稳定问题
快手 Klear 语言大模型团队提出新强化学习算法 CE - GPPO,以「熵」为核心,提出梯度保留策略,重新利用裁剪外区间低概率 token 的梯度,实现策略熵的精细调控,解决强化学习中熵不稳定问题。
GRPO训练不再「自嗨」!快手可灵 x 中山大学推出「GRPO卫兵」,显著缓解视觉生成过优化
GRPO在视觉生成流模型后训练阶段有显著提升,但clip机制存在系统性偏差,易使模型陷入过度优化。中山大学、快手可灵等团队提出GRPO - Guard,能降低过度优化风险,在多种任务中表现良好。
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。