「LLM微调库」共找到 1420 篇相关文章
被低估的ChatGPT新功能,10分钟搞定DeepSeek代码库深度研究
ChatGPT悄悄上线直连Github新功能,能自动读取、解析并总结整个GitHub仓库,可快速输出专业研究报告,应用场景广,还能避免“幻觉”,Plus用户即可用,开启全新研究模式。
LLM 竟然会内省!Anthropic 整了个大活:首次揭开 AI 意识
Anthropic最新研究《大语言模型中涌现的内省意识》,首次通过直接操控模型内部状态验证AI能否觉察自己思想。研究采用概念注入技术,发现AI有内省能力,且不同模型表现有差异。
Anthropic 定义了标准,我们造了库:为什么 2026 是 Agent Skills 元年
2025 年 12 月 18 日,Anthropic 将 Agent Skills 发布为跨平台开放标准,终结了 Agent 开发混乱。特赞团队推出 `skill0` 响应标准,其诞生源于企业业务需求,2026 年 Agent 开发将质变。
不上云、不租卡,如何优雅地在本地微调Qwen-VL-30B?
文章指出企业训练多模态助手,30B 参数的开源多模态模型如 Qwen-VL-30B 是不错选择,但多模态场景下显存需求大。联想 ThinkStation PGX 解决了显存难题,还介绍其性能、优势、适用场景及服务等。
知识增强LLM与搜索引擎用户的感知信息价值差异比较研究
研究选取文心一言与百度搜索引擎,探究不同任务复杂性、信息获取场景下,用户使用两种工具后的感知信息价值差异。发现两者在部分指标有显著差异,还给出两类工具优化建议。
CMU&斯坦福提出Reasoning新范式!自己找“窍门”,教会LLM抽象Reasoning
大型语言模型解决复杂推理问题时效率低,论文提出创新方法,让模型利用“推理抽象”,通过RLAD两玩家强化学习框架训练,在多基准测试提升性能,还分析了其作用、局限与未来方向。
Thinking Machines曝LoRA终极指南:10倍学习率,媲美全参微调
Thinking Machines推出论文《LoRA Without Regret》,研究LoRA与FullFT达到相近表现的条件。通过实验发现,把握关键细节,LoRA可与FullFT性能相当,还探讨了关键因素、批大小效应等内容。
0.01%参数定生死!苹果揭秘LLM「超级权重」,删掉就会胡说八道
苹果研究人员发现大模型中极少量的「超级权重」,即便占比仅0.01%,对模型能力影响巨大。这一发现为大模型「科学瘦身」提供思路,还提出定位方法,助力模型量化和未来研究。
企业数据“LLM ready”与“小Palantir”们的崛起 | AGIX PM Notes
文章指出当前 AI 仍处准备阶段,企业数据未就绪是落地大障碍,深层问题是流程 AI 原生化转型。还介绍本周市场、多家科技企业动态,以及巴菲特和芒格对 ETF 的看法及投资建议。
LLM总是把简单任务复杂化,Karpathy无语:有些任务无需那么多思考
随着推理大模型和思维链普及,大模型有了‘深度思考’能力,但现在有些偏科,简单任务也复杂化。AI大牛Andrej Karpathy发长文指出该现象,认为是基准测试优化所致,大模型发展不能只追求分数。