「完全自训练」共找到 3130 篇相关文章
不靠海量数据，如何精准喂养大模型？上交Data Whisperer：免训练数据选择法，10%数据逼近全量效果
上海交通大学等团队提出 Data Whisperer，首个免训练的注意力驱动数据选择框架。它利用模型自身能力打分挑数据，无需训练与人工标注，用 10% 数据让微调效果逼近全量数据，在多方面领先传统方法。
微软开源Skill训练框架，让Agent白天干活，晚上自动复盘，Skill的自进化终于可监控了
微软开源SkillOpt v0.2.0，加入SkillOpt - Sleep让Agent可自我复盘。该文本空间优化框架能自动训练和优化skill，有透明化、质量控制等特点，适合重复、可评估任务场景。
VLA统一架构新突破：自回归世界模型引领具身智能
北京智源研究院联合中科院自动化所提出 UniVLA 全新 VLA 模型架构，基于全离散、自回归机制建模多模态信号，后训练引入世界模型。它刷新多项基准纪录，在真机操控和自动驾驶有潜力，为多模态感知决策融合带来新思路。
华人团队终结Token危机：扩散模型数据潜力超自回归三倍
最新研究发现，token数量受限下，扩散语言模型数据潜力超自回归模型三倍多。一个1B参数的扩散模型用1B tokens训练，在基准测试取得不错准确率，且未现性能饱和。
刚刚，DeepSeek最新发文！V3/R1训练细节全公开，信息量巨大
网信办新规生效，DeepSeek回应，标注AI生成内容，公开V3/R1训练细节。介绍训练分预训练和优化训练，深挖数据使用，还谈及推理、开源情况，也提到对抗AI幻觉与滥用风险的措施。
智谱终于发布GLM-4.5技术报告，从预训练到后训练，细节大公开
上个月底智谱开源 GLM-4.5 及轻量版，成绩亮眼引热议。现其技术报告发布，详述预训练到后训练细节，还介绍了开源 RL 框架 slime，展示模型架构、训练阶段等，评估了在多任务上的表现。
打破「数据暴力」预训练惯性，阿里Qwen、上交大等提出预训练动态数据选择范式OPUS
阿里Qwen、上交大等团队提出预训练动态数据选择范式OPUS，打破“数据暴力”预训练惯性。它将数据选择与优化器更新轨迹对齐，提升预训练效率与下游泛化表现，实验显示其“效率+性能”双提升。
全球首个完全AI编写的训练框架来了，速度反超英伟达：面壁要用 AI 把国产算力软件重写一遍
面壁智能发布全球首个全由AI编写的训练框架ForgeTrain，在华为昇腾系列上验证，速度超英伟达Megatron 10%。其构建分三阶段，目标是为不同需求“现场锻造”软件，还为国产算力软件生态赶超提供新思路。
用得越多、失业越快？GitHub 大改 Copilot 规则：默认拿个人代码训练 AI，还搬出 Anthropic 挡枪！
当地时间3月26日，GitHub宣布自4月24日起，Copilot Free、Pro和Pro+用户交互数据默认用于训练AI模型，Business和Enterprise用户除外。GitHub称需更多数据覆盖编码场景，但此举遭用户吐槽。
YOLO12改进引入DINOv3少样本目标检测精度飙升，分享训练自定义数据集代码
Meta 人工智能研究院的 DINOv3 是基于自监督学习的视觉大模型，解决诸多问题且无需微调，在多任务表现出色。将其引入 YOLO12 后，在不同规模数据集上检测性能显著提升，还分享训练自定义数据集代码。