「公开训练」共找到 2506 篇相关文章
OpenAI华人AI大牛集体跳槽Meta！清华北大浙大中科大校友各一位，多模态后训练、感知团队负责人全走了
扎克伯格从奥特曼手里挖走4名OpenAI华人顶尖AI人才，包括中科大、浙大、清华、北大校友各一位。OpenAI或提高薪酬留人，人才争夺战成本升高，这也是开源与闭源阵营的交锋。
给非技术人的大模型介绍：从零训练ChatGPT的全流程、天价成本及企业务实替代方案
文章介绍从零训练ChatGPT级别大模型的全流程、高昂成本，指出这对多数企业不现实。建议企业战略从构建转向应用，通过租用API或微调开源模型利用大模型，将专有数据视为核心资产。
清华孙茂松团队 × 深言科技：以解释作为训练信号，让 8B 模型在幻觉检测上反超闭源大模型
大语言模型幻觉问题待解，成本与算力需求攀升。清华孙茂松团队联合深言科技提出FaithLens模型，把幻觉检测提升为整体评估，以解释作为训练信号，8B模型在多任务上超闭源大模型。
三大核心创新公开，快手开源多模态Keye-VL 1.5拿下视频理解SOTA，8B力压GPT-4o！
快手开源多模态Keye-VL 1.5，为8B视频理解大模型，公开3大核心创新技术。靠Slow - Fast视频编码等，在20 + 基准屠榜。它能精确视频定位，实验显示通用、视频理解和数学推理表现佳。
全新预训练数据筛选方案，让数据效率提升10倍！配置仅需fastText评分器｜港科大vivo出品
香港科技大学和vivo AI Lab提出轻量级高效数据选择方法PreSelect，已被ICML 2025接收。它只需训练部署基于fastText的评分器，减少10倍计算需求，在多数据集实验中效果显著优于其他方法。
刘鹏飞组提出Agent领域的少即是多：智能不在于数据堆砌，78个样本训练出超强Agent，128倍效率提升
刘鹏飞组论文《LIMI: Less is More for Agency》提出颠覆性观点，认为Agent智能培育关键在数据质而非量。LIMI用78个样本在AgencyBench得分超基线模型，实现128倍数据效率提升，为Agent开发提供新路径。
AI生成视频总不符合物理规律？匹兹堡大学团队新作PhyT2V：不重训练模型也能让物理真实度狂飙2.3倍！
匹兹堡大学团队提出 PhyT2V 框架，论文已被 CVPR 2025 接收。该框架不依赖重训练或大量外部数据，通过链式推理与迭代修正机制，增强主流 T2V 模型物理场景泛化与生成能力，应用前景广。
Anthropic 研究发现：仅需少量污染文档即可对 LLM 实施投毒
Anthropic的Alignment Science团队研究大语言模型训练投毒攻击，实验发现仅250条恶意样本就能植入“后门”，且模型越大攻击越易，还对微调数据集实验，引发讨论。
Karpathy再放大招：8000行代码复现ChatGPT全栈，最低成本仅100美元，4小时跑完
Andrej Karpathy发布项目nanochat，是全栈式ChatGPT克隆体训练/推理流水线，代码约8000行，覆盖训练分词器、预训练等完整流程。介绍不同成本下模型表现，还回答网友关于架构、训练数据等问题。
小米模型实现声音理解新SOTA！数据吞吐效率暴增20倍，推理速度快4倍 | 全量开源
小米全量开源MiDashengLM - 7B模型，它基于Xiaomi Dasheng和Qwen2.5 - Omni - 7B Thinker，实现声音理解新SOTA。性能领先，推理效率高，革新训练范式，全栈开源，将赋能多场景。