「两阶段监督微调」共找到 1090 篇相关文章
NIPS 2025 Spotlight | 港大提出TreeSynth方法，一句话生成百万规模数据集
港大团队提出TreeSynth方法，受决策树启发，将数据合成问题映射到其空间分割机制。它采用两阶段流程，能从零合成数据，还可优化现有数据集。实验显示其在多基准任务上性能提升显著，可扩展性佳。
这些大神在Meta的论文看一篇少一篇了
田渊栋团队剖析可验证奖励强化学习（RLVR）训练动态，戳破参数更新稀疏误区，提出三门理论说明其参数更新定位机制，还为RL训练算法设计提供指导，指出SFT时代参数高效微调方法在RLVR中迁移效果差。
碾压DeepSeek V3！阿里开源新版Qwen-3，屠榜级断层第一
今天凌晨1点，阿里巴巴开源Qwen3系列新版本Qwen3 - 235B - A22B - 2507。它是非思维推理的指令微调模型，性能强劲，在多类测试基准中大幅超DeepSeek开源的新版V3 - 0324及月之暗面的kimi - k2。
Cursor 套壳、Cloudflare 上架、老黄邀请，中国模型杀进了硅谷的 AI 供应链
3月19日，Cursor发布新模型Composer 2，后被发现底层基于中国Kimi开源模型K2.5微调。此外，Cloudflare将K2.5上架到边缘计算平台，成本降77%；黄仁勋邀Kimi创始人演讲；马斯克两度点赞Kimi。
刚刚，1122人干出“国产GPU”第一股，摩尔线程成功IPO：开盘股价疯涨，市值破2800亿！专家：国产AI芯片商业化进入关键期
今日摩尔线程在科创板上市，发行价114.28元，截至发稿股价涨至620元/股，市值破2800亿。它成立于2020年，核心团队多有英伟达背景，研发投入高，已推出四代GPU架构和产品，专家称国产GPU进入商业化验证阶段。
大模型的第一性原理：（三）信息论篇
本文从信息论角度解读大模型第一性原理。介绍Shannon信息论，提出将其从以BIT为中心转换为以TOKEN为中心解释大模型底层原理，还阐述大模型各阶段信息论原理、定向信息计算方法，对比Granger与Pearl因果。
预训练就学会思考！字节、北大等用14亿参数，撬动百亿模型推理能力
字节、北大等联合发布Ouro模型，用14亿参数实现百亿级模型推理能力。它在预训练阶段学会循环思考，通过三大创新构建推理能力，在基准测试中表现优异，实现参数效率提升，是潜在推理范式的胜利。
万字长文！大模型LLM推理优化技术总结
文章围绕大模型LLM推理优化技术展开，先介绍LLM推理各阶段、批处理、KV缓存等概念及内存需求，再阐述模型并行、注意力机制优化、模型优化和模型服务等技术，如Pipeline并行、MQA、量化、动态批处理等。
CVPR 2026 | 从视觉Token内在变化量出发，实现VLM无损加速1.87倍
随着高分辨率图像与长视频处理需求增长，大型视觉语言模型推理效率成瓶颈。V²Drop从视觉Token内在变化量出发，采用多阶段渐进式剪枝策略，实现无损加速，在图像和视频理解场景表现卓越。
苹果港大终结自回归时代？7B扩散模型发布，AI写代码逻辑彻底颠覆！
苹果联合港大开源扩散大语言模型DiffuCoder，用扩散模型+强化学习策略，性能提升4.4%。研究还提出耦合梯度奖励策略优化方法，建立原生RL训练框架，探究了dLLM的生成机制等问题。