「动态训练策略」共找到 3052 篇相关文章
AI真的能读懂人心吗？阿里通义最新研究成果揭示答案
文章聚焦多模态推理问题，如全局上下文理解不足和推理捷径问题。介绍阿里通义HumanOmniV2改进方案，涵盖全局上下文理解等方面，还详述冷启动、两阶段强化学习训练方案及数据集下载和训练方法。
刷新世界记录！40B模型+20万亿token，散户组团挑战算力霸权
Nous Research推出Psyche网络，用区块链汇聚全球计算资源，启动40B参数大语言模型Consilience预训练，达20万亿token创纪录。还解决带宽瓶颈等问题，让AI训练去中心化，推动创新与民主化。
字节跳动Seed1.5-VL复杂图表精准抽取，Deep Think是多模态未来的主流
文章介绍字节跳动的Seed1.5-VL模型，它能精准抽取复杂图表，处理模糊图片、推理几何题。其由视觉编码器和LLM组成，预训练语料丰富，后训练结合多种方法，推荐在huggingface体验。
The Batch: 968 | Muse Code 想获取你的数据
Meta推出Muse Code编码框架及Muse Spark 1.2模型，有不同输入输出、功能和性能表现。提供不同档位价格，贡献者档位低价但数据用于训练。测试显示其单任务成本低，Meta此举或为获取编码训练数据。
SFT远不如RL？永不过时的剃刀原则打开「终身学习」大模型训练的大门
现代AI系统学习新任务时会灾难性遗忘旧知识，限制其持续学习能力。麻省理工学院研究者对比SFT和RL后发现，相同性能下RL更不易遗忘，提出遗忘定律，解释了RL优势源于其on - policy特性。
LeCun点赞：国产开源模型占领硅谷，性价比超10倍
硅谷被中国开源模型占领，Cursor、Cognition等公司模型被曝套壳或基于中国开源模型后训练。巨头如Meta也用Qwen做训练，爱彼迎等青睐Qwen。因性价比高，中国开源模型在硅谷走红。
开启RL Scaling新纪元，siiRL开源：完全分布式强化学习框架，支持超千卡规模高效训练
传统强化学习框架在模型和集群规模达上千块GPU时，存在扩展性瓶颈和效率低下问题。上海创智学院团队推出siiRL，采用全分布式架构和多控制器范式，解决传统框架痛点，在多方面验证了其高性能。
Grok最新模型吃上Cursor「加餐」，马斯克：Coding实现巨大改进
马斯克在X上透露，xAI的Grok基础模型V9 - Medium（1.5T）完成训练，预计2 - 3周后发布，训练加入大量Cursor数据。同时，xAI的AI编程代理工具Grok Build进入早期Beta测试阶段。
马斯克开始疯狂剧透Grok 5了
ARC - AGI榜单官宣新SOTA，用Grok 4+程序合成技术微调，超越一众明星模型。马斯克剧透Grok 5，称其能达AGI，将几周内开始训练。投入大量训练数据和硬件资源，但成品效果仍待观察。
AI能自己打红警了！经济拉满零交战惨遭打脸，玩家笑疯
Hugging Face推出OpenRA-RL，将《红色警戒》改造成大模型的Agent训练场，50个MCP游戏工具全量暴露，25Hz实时状态流推送，打通三条训练路线，原生接入OpenEnv生态。实战中，Agent经济满分但战斗零分。