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调整训练数据出场顺序,大模型就能变聪明!无需扩大模型/数据规模
微软亚洲研究院提出全新文本数据组织范式DELT,通过引入数据排序策略,充分挖掘训练数据潜力,优化训练数据的组织方式,在不同模型尺寸与规模下都达到了良好性能,且不用增加数据量或扩大模型规模。
英伟达:RLP 让 AI 在预训练时就学会思考
英伟达研究团队发布 RLP 技术,与传统大语言模型训练不同,它在预训练阶段就让模型学会'先想后说'。通过奖励机制自我监督,实验效果惊人,性能提升显著,不挑数据,打破了大模型训练范式。
自定义轨迹驱动AI视频生成,ATI无需训练适配多种生成模型
字节提出视频生成运动控制统一框架ATI,通过轻量级运动注入器将用户定义轨迹投影至预训练图像 - 视频生成模型潜在空间,实现协调控制。用户指定关键点及路径控制运动,无需重新训练,适配不同架构。
国产游戏理解模型刷新SOTA,对话逗逗AI CEO:开源模型+行业数据是突破关键
2025年末国产开源模型影响力凸显,东京电玩展上逗逗AI的游戏理解模型LynkSoul VLM v1超顶尖闭源模型。其CEO刘斌新表示,开源模型结合行业数据是突破关键,还探讨了产品技术、交互及发展趋势等。
用 Docker 跑大模型训练,Unsloth 解决了环境配置难题
Unsloth AI 发布 Docker 镜像版本,解决本地训练大模型环境配置难题。拉镜像就能训练,依赖和示例 notebook 都打包好。使用简单,不过有暂不支持 Mac 系统等限制,单卡 NVIDIA GPU 场景较适用。
让AI自我进化?斯坦福华人博士答辩视频火了,庞若鸣参与评审
斯坦福大学博士生 Zitong Yang 完成「持续自我提升式 AI」博士论文答辩并分享视频。他针对当前模型局限提出解决方案,涵盖合成持续训练、预训练能力自我提升、迈向 AI 设计 AI 三个核心方向,引发行业关注。
媲美Claude 4,支持100万上下文!阿里开源超强代码AI Agent模型
阿里巴巴开源超强AI Agent模型Qwen3 - Coder - 480B - A35B - Instruct,测试分数媲美Claude Sonnet 4,超越DeepSeek。它参数多、支持大上下文窗口,训练数据优质,还进行代码强化学习扩展训练等,有对应命令行工具。
刚刚,OpenAI内部推理模型斩获IOI 2025金牌!所有AI选手中第一
OpenAI内部推理模型获IOI 2025金牌,总排名第6、AI组第1,沿用IMO金牌版本且未专门训练。商业模型在IOI表现不足,Grok 4相对领先。巨头热衷竞赛,源于竞争、技术迭代及多方利益考量。
EMNLP2025 | SFT与RL的结合,vivo AI Lab提出新的后训练方法
vivo AI Lab 算法团队提出新的大模型后训练框架 GTA,综合 SFT 和 RL 优点,解决文本分类场景中 RL 收敛慢问题。论文已被 EMNLP 2025 录用,介绍了 GTA 框架设计思路、实验结果等,未来还将探索更多场景和大模型。
媲美DeepSeek!腾讯开源新版混元模型:AI Agent强化,超30种智能体指令
腾讯开源混元大模型最新版本Hunyuan - A13B,为专家混合模型,有800亿参数,130亿激活。支持快慢思考模式,针对AI Agent强化,设计超30种智能体指令。测试成绩超DeepSeek - R1等,架构和训练有优化。