「两阶段训练策略」共找到 3206 篇相关文章
AI看图一本正经胡说八道？「一拉一推」让模型看得全又准｜微软x清华
随着视觉 - 语言模型（VLM）推理能力增强，‘看错’问题凸显。现有方法有局限，微软亚洲研究院与清华提出BiPS，从训练阶段重塑模型‘看图方式’，通过‘一拉一推’机制让模型‘看全又准’，实验效果显著。
HF日趋榜一！真端到端模型AutoDeco终结手动调参解码
大语言模型手动调参解码繁琐，腾讯AI Lab王琰团队联合港中大（深圳）唐晓莹教授团队推出AutoDeco架构，通过创新训练策略让模型动态预测解码参数，在多模型实验中表现出色且已开源。
百度0.9B参数模型登顶全球第一，聊聊PaddleOCR-VL背后的技术细节
百度PaddleOCR-VL模型仅0.9B参数，在OmniDocBench V1.5榜单获92.6分全球第一，在多能力维度达业界最佳，能处理109种语言。其采用两阶段架构，结合优质训练数据，实现高性能与低内存、快速度的平衡。
英伟达4B小模型击败GPT-5 Pro！成本仅1/36
英伟达ARC - AGI 2中，4B小模型NVARC以27.64%成绩力压GPT - 5 Pro登顶，单任务成本仅其1/36。亮点是零预训练深度学习法，还靠合成数据、测试时微调等策略。小模型特定领域优化后优势明显。
“光靠人盯不住了”！拆解上万张晶圆，这家公司靠AI将芯片良率提升数个百分点
喆塔科技创始人赵文政称国内跑通AI的半导体工厂少，工业AI尚处发展阶段。喆塔将DeepSeek接入自研大模型，提升训练效率。还分享了团队实例，强调工业AI决胜点在行业知识。此外，介绍了喆塔切入AI领域的过程、应用成果、面临挑战及未来策略等。
浙大&港理工等提出InfiGUI-R1：利用强化学习，让GUI智能体学会规划任务、反思错误
多模态大模型驱动的GUI智能体有潜力，但现有智能体面对复杂任务力不从心。浙大等机构提出InfiGUI-R1及Actor2Reasoner框架，通过两阶段训练提升智能体能力，InfiGUI-R1-3B在多基准测试中性能卓越，为GUI自动化工具开辟新道路。
6.1B激活，三榜开源第一！蚂蚁·安诊儿医疗大模型发布
由浙江省卫生健康信息中心等联合研发的开源医疗语言模型AntAngelMed发布。它基于Ling - flash - 2.0，100B总参数仅激活6.1B达约40B密集模型性能，在多个权威医疗基准测评中居前列，采用三阶段训练流程，高效MoE架构。
a16z：AI 产品初期用户流失高很正常，M3 留存才是评估 PMF 的关键
a16z研究团队分析数百家AI企业后发现，将衡量用户留存率基准点从M0后移至M3，能更清晰评估PMF和GTM策略。AI产品留存曲线分获客、留存、扩张三阶段，M12/M3比率是预测长期留存关键指标。
社区供稿丨Jina-VLM：可在笔记本上跑的多语言视觉小模型
Jina AI发布2.4B参数量的视觉语言模型Jina - VLM，在多语言视觉问答任务达SOTA。它引入注意力池化，连接视觉与语言基座，处理问答等任务，对硬件要求低，多项测试表现优，还介绍架构、训练策略和上手方式。
为什么说多模态是推荐系统破局的关键？来自饿了么一线的实战复盘
文章围绕多模态推荐展开，从传统推荐算法演进到多模态表征技术，结合饿了么场景实践，还探索生成式推荐。介绍多模态推荐挑战与代表性工作，梳理表征技术发展，详述饿了么系统设计与训练，分析生成式推荐方案及业界路线。