「两阶段微调」共找到 1556 篇相关文章
NVIDIA 入局量子基础设施：Ising 模型主打自动校准与实时纠错
NVIDIA宣布推出开源NVIDIA Ising模型，解决量子处理器校准和纠错问题。它含校准和解码两组件，速度和准确性优，可本地部署。与传统方法不同，它是与硬件无关的开源模型层，社区反馈有期待也有疑问。
AI短片节创作者招募：带着故事来崇礼｜甲子光年
「Future Now/未来此刻」2026夏季崇礼论坛将启幕，设立「Chongli AI Film Lab」专场论坛并发起AI短片节。面向全球AI创作者征集作品，有两大创作方向，Vidu AI全程支持，对作品有要求，还有入围惊喜。
OpenAI资深研究科学家、Transformer联合作者Łukasz Kaiser领衔，2026 奇点智能大会·北京站正式官宣
2026年，Sam Altman等四位AI界大佬称已进入奇点。11月20 - 21日，奇点智能大会北京站将举行，两大核心会议同期举办。OpenAI资深科学家Łukasz Kaiser将演讲，会议汇聚专家探讨AI前沿与底层技术。
华人主导谷歌SLED，论文登顶会！一键让模型学会自救
大模型常「瞎编」，传统修复代价高。谷歌在NeurIPS 2024提出SLED方法，不依赖外部知识和额外微调，将各层预测纳入考量，减少模型幻觉。实验显示，SLED能显著提升模型准确率。
一文读懂DeepSeek-V3.2核心技术DSA：API疯狂降价性能不减的背后
DeepSeek发布实验模型DeepSeek V3.2，引入自研稀疏注意力机制DSA，API价格最高降75%。DSA先筛选后计算，含闪电索引器和稀疏多潜在注意力两组件，分四步工作，权衡了精确性与速度。
不靠海量数据，如何精准喂养大模型？上交Data Whisperer：免训练数据选择法，10%数据逼近全量效果
上海交通大学等团队提出 Data Whisperer，首个免训练的注意力驱动数据选择框架。它利用模型自身能力打分挑数据，无需训练与人工标注，用 10% 数据让微调效果逼近全量数据，在多方面领先传统方法。
单向VLM变双向！人大斯坦福等提出MoCa框架：双向多模态编码器
人大、斯坦福等机构提出MoCa框架，将单向视觉语言模型转化为双向多模态嵌入模型。它通过持续预训练和异构对比微调，解决传统模型局限，在多模态基准测试中表现优异，尤其小规模模型性能突出。
揭秘夸克首个高考志愿大模型！蒸馏数百名人类专家经验、Agent 可完整生成志愿报告
6月12日，夸克发布国内首个高考志愿大模型，上线‘高考深度搜索’等三大核心功能。其‘志愿报告’以Agent运行，能输出完整报告；模型经多阶段训练，搭载最大高考知识库，为考生提供精准志愿填报服务。
准确率92.7%逼近Claude 3.5、成本降低86%，开源代码定位新神器LocAgent来了
OpenHands 等团队发布 LocAgent，这是用于代码定位的图索引 LLM Agent 框架，准确率达 92.7%。它把代码库解析成图，提供工具接口，经实验效果出色，开源微调模型降本增效，还能提升问题解决率。
北京芯片巨头，吸金50亿加速狂奔
AI算力需求爆发，4月30日寒武纪抛出近50亿定增计划。其此前多次募资，虽长期亏损，但连续两季盈利，股价涨幅大。当下英伟达限售，政策支持，寒武纪有望抢占市场，此次募资将完善产品矩阵。