「后训练阶段」共找到 4137 篇相关文章
新SoTA方法RM-R1:让reward model对评分说出原因!超越GPT4o
过去模型‘黑箱打分’不透明、不灵活。论文提出ReasRM,经两阶段训练,让奖励模型像人类先思考再打分。它能分任务类型、动态奖励,实验中碾压GPT - 4,小模型逆袭,团队已开源6个模型。
视觉思维链全新架构,加州大学让多模态大模型有了灵性,整体性能提升5.3%
加州大学伯克利分校等团队提出视觉思维链(CoVT)架构,让视觉语言模型推理时生成连续视觉信号。它内化轻量级专家能力,采用对齐策略和四阶段训练,实验显示性能提升,还具可解释性。
人类击败OpenAI守住编程冠军!10小时激战两次反超,AI最后关头功亏一篑
在AtCoder世界巡回总决赛编程赛中,OpenAI的OpenAI - AHC前期领先,后半程失误,人类选手Psycho两次反超夺冠。Psycho曾在OpenAI训练AI战胜人类,此次挑战老东家获胜。
航空发动机用上大模型:解决复杂时序问题,性能超越ChatGPT-4o实现SOTA|上交创智复旦
上海交通大学李元祥教授等团队提出ITFormer架构,构建EngineMT-QA数据集。ITFormer能融合时序数据与大语言模型,适配多种编码器和模型,在EngineMT-QA预训练后达SOTA水平,实现高效数据分析。
拒绝「盲修」:JarvisEvo 如何让 Agent 像人类一样拥有「视觉反思」能力?
现有 Image Editing Agent 缺乏视觉反馈,易致「指令幻觉」和 Reward Hacking。JarvisEvo 应运而生,它通过 iMCoT、SEPO、On - Policy Reflection 等技术,结合 ArtEdit 数据集和三阶段训练,在修图上表现出色,意义超图像编辑。
DeepSeek多模态新范式:一张图压缩7056倍,思考能力反超GPT和Claude
DeepSeek上线多模态并开源新范式技术。该研究让AI用视觉原语思考,弥合语言与视觉指代鸿沟。它构建紧凑模型架构,信息压缩率达7056倍,训练分三阶段,测试中表现出色,也存在局限。
从天价咨询到免费AI,夸克能改变志愿填报这门生意吗?
高考报志愿难题一直存在,天价咨询服务并非人人能享。夸克推出国内首个高考志愿大模型,免费生成志愿报告。它能理解复杂规则、把握考生需求,经多阶段训练优化,还搭载高考知识库,产品体验简便。
Qwen-AgentWorld:一个语言世界模型,模拟七大Agentic领域
今天正式发布 Qwen-AgentWorld,它是首个原生语言世界模型,能在七大领域模拟智能体交互环境。同步发布 AgentWorldBench 评测基准。Qwen-AgentWorld 经三阶段训练,在评测中表现出色,还探索两种范式增强通用智能体能力。
苹果推出 Ferret-UI Lite:一款用于查看和控制 UI 的端侧 AI 模型
苹果推出 30 亿参数的 Ferret-UI Lite 端侧 AI 模型,可解析屏幕图像、与应用交互。现有 GUI 智能体方法存在建模复杂等问题,Ferret-UI Lite 性能有竞争力,训练采用两阶段流程,还给出应用建议。
8块钱跑通一次强化学习全流程,潞晨云重塑微调赛道:1名算法工程师=1支Infra团队
大模型下半场,后训练特别是强化学习成核心战场。潞晨云微调SDK上线,它是国内首个全面开放、且兼容Tinker范式的Serverless微调平台,为强化学习提供低成本解法,在易用性和成本上有优势。