「后训练框架」共找到 4932 篇相关文章
让龙虾越用越聪明!普林斯顿大学为OpenClaw搞了个强化学习框架
普林斯顿大学研究团队发布强化学习框架OpenClaw - RL,能捕捉用户反馈与环境结果信号,有独立解耦异步机制,融合打分与文本指导,经真实场景验证效果良好,蹚出自我进化新路径。
模型训练篇|多阶段ToolRL打造更可靠的AI导购助手
当前,AI导购成电商与服务平台新风口,但芝麻租赁场景挑战大,存在需求难匹配等痛点。为此打造AI导购智能体“租赁小不懂”,经架构升级和算法优化,性能提升,还探索了MoE训练和推理优化。
微软开源2025 ICML获奖框架,终结大模型多轮对话严重缺陷
微软开源2025年ICML获奖框架CoLLabLLM,可解决大模型多轮对话缺陷。它由四大模块构成,经多轮对话模拟和奖励优化模型。在三大基准平台测试显示,能在多样任务中高效协作。
告别无效计算!新TTS框架拯救19%被埋没答案,推理准确率飙升
现有TTS方法存在路径同质化和中间结果利用不足问题。华为诺亚方舟实验室等机构提出SRCA框架,含检查点注入、答案聚类搜索和检查点候选增强组件,实验显示能提升推理准确性、效率,降低成本。
这个框架让大模型省下50%内存,合并专家不如直接删掉?
Cerebras Research提出REAP框架,通过专家剪枝和合并技术压缩SMoE模型,能让模型‘瘦身’并保持性能,可省50%内存,但社区测试有不同结果,且存在调度开销等问题。
奥特曼瘫坐叫停“GPT-6”训练!太强触发最高安全警报
OpenAI因模型或具网络攻击能力及此前入侵事件,全面升级研究环境安全。暂停模型训练,进行工作负载、网络隔离和安全测试,还扩展监控系统。期间推进对齐研究,未来用AI护AI,升级监控。
首个GUI多模态大模型智能体可信评测框架+基准:MLA-Trust
MLA-Trust 是首个针对 GUI 环境下多模态大模型智能体的可信度评测框架,构建了涵盖四核心维度的评估体系,对 13 个模型深度评估,揭示可信度风险,还提供评估工具箱,推动其可靠部署。
直播预约 | Transformer 模型能否通过连接训练数据中的离散知识进行推理?
为研究Transformer是否具备组合式推理能力,提出FTCT合成任务。实验发现Few - shot CoT提示可激发推理能力,训练与测试相似度、模型复杂度影响推理能力。还分析了其内在机制,展示其泛化推理潜力。
独家发布 Qclaw 24 小时后,OPC 们涌入观猹,等一个邀请码
腾讯发布桌面 Agent 工具 QClaw 后热度飙升,逼近字节豆包。因其可通过微信调用,安装门槛低。观猹成 AI 产品冷启动首选平台,还衍生出龙虾到家服务,观猹员真实评价助产品迭代。
数字生活的原生入口:蚂蚁集团发布AI眼镜全新技术框架gPass
日前,蚂蚁集团在2025 Inclusion・外滩大会发布全球首个智能眼镜可信连接技术框架gPass,具备“安全、交互、连接”能力,可解决AI眼镜生态痛点,已应用于部分品牌,未来将释放更多潜能。