「两阶段后训练方法」共找到 3662 篇相关文章
阿里搞了个全能解析器，文档、图片、音频、视频一锅端
阿里巴巴开源 Logics-Parsing-Omni，用一个模型统一处理文档、图片、音频、视频四种模态，输出结构化 JSON 数据。它采用三级渐进解析框架，两阶段训练策略，在自建基准上多项指标超越 Gemini - 3 - Pro。
小红书提出DeepEyesV2，从“看图思考”到“工具协同”，探索多模态智能新维度
小红书推出多模态模型DeepEyesV2，它延续视觉推理优势，实现代码执行、网页搜索和图像操作的全工具协同。通过多工具协同推理解决复杂问题，采用两阶段训练策略，准确率远超开源模型。
字节跳动开源文档解析大模型Dolphin，告别繁琐的文档处理，上线狂揽1k星，真是绝了！
字节跳动开源文档解析大模型Dolphin，采用两阶段分析 - 解析范式，有异构锚点提示等功能，适用多领域。技术架构基于视觉 - 编码器 - 解码器，训练集超3000万个样本，安装推理简单，比同类更具竞争力。
ParScale：一种全新的大模型Scaling Law
文章提出并行扩展（ParScale）路线，在不增模型参数下，通过引入并行流提升性能。新扩展定律打破传统范式，两阶段后训练策略降成本，还适用于边缘设备，研究仍在进行。
腾讯AI Lab开源可复现的深度研究智能体，最大限度降低外部依赖
腾讯AI Lab推出全开源智能体框架Cognitive Kernel - Pro，解决现有开源框架依赖付费工具问题。它有模块化架构等核心设计，创新训练方法，在多任务中表现出色，降低外部依赖，相关论文登HuggingFace热榜。
ICML 2025 | 如何在合成文本数据时避免模型崩溃？
随着生成式AI发展，合成数据成大模型训练重要部分，但可能引发“模型崩溃”。ICML 2025会议上，上交大等团队剖析此问题，提出Token - Level Editing策略，避免模型崩溃，实验验证了其有效性。
智普入局OCR! GLM-OCR 0.9B 也杀进来了~
OCR是上古任务，如今大模型纷纷入局，用1B以下小参数模型搅动解析市场。GLM-OCR能做文本识别等，采用三级架构，有两阶段流水线及训练机制创新，在多场景表现出色。
忘掉大模型，微软实证：小模型才是Agentic AI的未来！
过去两年大模型在数学竞赛题上靠Test - Time Scaling发展遇天花板。微软rStar2 - Agent让14B小模型学会‘写代码→跑结果→改思路’，表现出色。还介绍了其基础设施、算法、训练配方等方法。
先别急着给OpenAI加冕！陶哲轩：这种「金牌」，含金量取决于「赛制」
OpenAI 官宣推理模型在 IMO 获金牌水平成绩，此前各模型表现不佳。数学家陶哲轩劝谨慎看待，认为无严格测试条件难比较 AI 与人类。网友看法不一，模型训练方法及 Alexander Wei 受关注。
瘦身不降智！大模型训推效率提升30%，京东大模型开发计算研究登Nature旗下期刊
京东探索研究院大模型研究登Nature旗下期刊。其提出系统与方法，经四大创新使大模型推理提效30%、训练成本降70%。成果支撑JoyBuild平台，可帮企业将通用模型转化为专业模型，加速商业化落地。