「三阶段训练」共找到 3254 篇相关文章
X-SAM：从「分割一切」到「任意分割」：统一图像分割多模态大模型，在20+个图像分割数据集上均达SoTA
中山大学、鹏城实验室、美团联合提出X - SAM，统一图像分割多模态大模型。它将分割范式扩展，设计通用输入输出，采用端到端架构和三阶段训练策略，在超20个数据集达最优，为图像分割研究开辟新方向。
3年、1万人，快手技术团队首次系统披露AI研发范式升级历程
快手首次系统性披露自2023年以来的AI研发范式升级历程。其研发效能演进分三阶段，从平台化到智能化，虽遇个人提效难传导至组织提效的问题，最终仍找到提升需求端到端交付效率的路径。
Cursor终结者？Grok 4正式登顶！马斯克扬言编程碾压，20万N卡年赚47亿美金！
时隔5个月，xAI发布通用模型Grok 4，后续还将推三款模型。Grok 4上线，有三个订阅版本。马斯克称其智能超博士生，多项基准测试领先，编码或超Cursor。其性能强大源于训练投入和计算扩展。
推荐系统进入“大模型时刻”：昇腾NPU如何支撑千亿级生成式推荐落地
文章基于华为郭威在2025 AICon大会演讲，复盘华为推荐技术探索。介绍FuXi-α、β模型设计，解决训练和推理难题；分享“多阶段统一建模”进展，提出Performance Law；还介绍了训推系统优化及未来聚焦“强算力”“强模型”融合。
AI 原生软件工程的可观测性与可控制性
文章指出 AI 成研发主力军，改变软件生产方式，传统研发管理办法需升级。当前人和 AI 协作有诸多问题，介绍了研发三阶段，阐述可观测性与可控制性概念、关键指标，以及实现可控制性的要素，强调二者结合构建高效研发体系。
小米开源首个跨域具身基座模型MiMo-Embodied，29个榜单SOTA
小米具身智能团队开源跨域基座模型MiMo - Embodied，它融合自动驾驶与具身智能，在29个榜单创SOTA。该模型基于MiMo - VL架构，采用四阶段训练策略，有效解决领域割裂问题，为通用VLA模型奠定基础。
从静态模型到数字生命体：自进化AI Agent综述
近年大型语言模型催生AI智能体发展，但现有系统依赖人工预设，难适应动态环境。论文提出自进化AI智能体，可通过环境反馈自动优化，还提出三定律、四阶段范式演进模型等，开源EvoAgentX框架。
腾讯混元团队最新研究：让 AI 从「固定模型」走向「实时适配系统」
腾讯混元团队提出论文《HY-WU (Part I)》，尝试让模型在推理阶段根据输入实时动态生成适合任务的参数，而非依赖固定参数。通过多类实验验证，这种方式在图像编辑等任务中有明显优势，还降低了训练复杂度。
社区供稿丨揭秘端到端文档OCR模型 POINTS-Reader
腾讯开源端到端文档OCR模型POINTS-Reader，论文被EMNLP 2025主会录取。它提出可扩展数据生成方案，具简洁、性能好、高吞吐量等特点，通过两阶段训练方案解决依赖蒸馏数据问题，在多基准测试表现佳。
大模型顿悟原理！Meta新论文说清楚了
Meta超级智能实验室（FAIR）最新论文把大模型顿悟（grokking）现象的数学机制说清楚了。提出Li2数学框架，将两层神经网络的grokking动态分三阶段，还推导了泛化缩放定律等。