「训练方法升级」共找到 4013 篇相关文章
DeepSeek-R1发布100天后：全面复盘推理大模型复现研究及未来！
推理语言模型（RLMs）发展显著，DeepSeek - R1发布引发广泛影响且未完全开源。MiroMind等总结其复现研究，关注SFT和RLVR方向，介绍数据构建、方法设计、训练过程细节及实验关键发现。
开源Agent新标杆：通义WebSailor多榜夺魁，挑战OpenAI高难度Agent基准BrowseComp
信息爆炸时代，传统搜索引擎难满足需求，开源Web Agent在极端复杂任务表现不佳。阿里巴巴通义实验室推出WebSailor，通过创新数据构造和训练方法，在BrowseComp等挑战上取得突破，缩小与顶级封闭系统差距。
重磅！DeepSeek R1论文经过同行评议登上Nature封面，梁文锋作为通讯作者再次创造历史
DeepSeek R1论文《DeepSeek - R1 incentivizes reasoning in LLMs through reinforcement learning》登上Nature封面，梁文锋为通讯作者。它是首个经同行评议的有全球影响力的LLM，训练成本低，创新使用‘纯粹强化学习’方法，启发众多研究。
ICCV 2025 | SeaS: 工业异常生成+正常合成+精准掩码大一统框架，指标全面碾压SOTA
华中科技大学慢工团队提出少样本工业生成模型SeaS，依托U-Net，只需1 - 3张训练样本，单模型同步实现多样异常生成、正常产品合成及精确异常掩码标注，突破现有方法局限，在主流数据集上超越SOTA。
「Thinking with Images」推理速度太慢？「Zooming without Zooming」 让AI不调用工具也能「明察秋毫」！
上海交通大学与蚂蚁集团联合团队发布多模态大模型成果“Zooming without Zooming”。该研究提出R2I方法，将“缩放”转为训练目标，使模型单次前向传播实现细粒度感知，团队开源的ZwZ模型家族达开源SOTA性能。
OpenAI首席研究员Mark Chen长访谈：小扎亲手端汤来公司挖人，气得我们端着汤去了Meta
OpenAI首席研究官Mark Chen在访谈中爆料Meta抢人大战升级成送汤大战，还谈到OpenAI核心研究团队规模、应对Gemini 3策略等。他认为OpenAI本质是研究公司，有信心在预训练和模型性能上超越对手，还提及OpenAI for Science等计划。
上交大智能计算研究院论文：不只算对答案，大模型如何真正学会运筹建模丨ICLR 2026
上海交大智能计算研究院提出 StepORLM，通过生成式过程监督提升运筹建模可靠性。研究反思传统训练范式局限，在多数据集测试中，小参数的 StepORLM 表现超大型模型，还分析现有方法缺陷并提出解决框架，有重要方法论和应用意义。
1000+页PDF解析速度暴涨3倍，MinerU模式不香了
百度PaddleOCR推出HPD - Parsing小模型，文档解析速度大幅提升，是上一代最快模型的1.62倍、自身原解码方式的3.06倍。它采用层级并行解码架构，有两层并行设计，效果出色且兼容性好，还分享了优质训练方法和优化思路。
苹果再发论文：精准定位LLM幻觉，GPT-5、o3都办不到
近日苹果发布重磅论文，提出 RL4HS 方法，用强化学习训练模型，能准确标出答案中幻觉部分，还使用片段级奖励和类别感知的 GRPO，在片段级幻觉检测任务上超 GPT - 5 和 o3。
One RL to See Them All？一个强化学习统一视觉-语言任务！
国内初创公司 MiniMax 提出 V-Triune 系统，可让 VLM 单一训练流程学视觉推理和感知任务。它含三个组件与动态 IoU 奖励机制，基于此的 Orsta 模型在多项测试中性能提升显著，凸显统一 RL 方法有效性和可扩展性。