「小样本建模」共找到 1407 篇相关文章
图解GPT-OSS：架构、消息格式与推理机制等
OpenAI发布首个开源大模型GPT-OSS，虽性能无惊喜，但设计思路有意思。其架构是经典延续，消息格式有巧思，支持三档推理模式，分词器有小进步，这些设计在实际应用和理论上有一定价值。
从打分器到思考者：RM-R1用推理重塑模型价值判断
伊利诺伊大学香槟分校团队提出 RM - R1 框架，将奖励建模定义为推理任务。它引入推理奖励模型和链式评估准则机制，经两阶段训练，在多基准测试中表现超大规模模型，验证了推理能力对奖励模型的重要性。
刚刚，蝉联Future X全球榜首的MiroMind发布全球最强搜索智能体模型
由陈天桥和代季峰联合发起的 MiroMind 团队，于 1 月 5 日发布自研旗舰搜索智能体模型 MiroThinker 1.5。该模型参数规模小但性能强，其核心是「发现式智能」理念，还采用了新训练技术，有 A 股涨停板预测等应用。
AdaGen: 让图像生成模型学会自适应策略
当前主流图像生成模型多步策略依赖手工静态调度规则，存在需大量调参、无法适配样本特性的问题。本文提出AdaGen框架，通过强化学习训练策略网络，在四大生成范式上实现性能提升与效率优化。
社区供稿丨AgentCPM-Explore开源，4B 参数突破端侧智能体模型性能壁垒
清华大学、中国人民大学等联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型开源，它基于 4B 参数，在深度探索类任务表现佳。有打破参数壁垒等亮点，还开源配套工具，提供应对小模型挑战方法，邀伙伴共建生态。
全球功能最全的视频生成模型来了
阿里发布新一代通义万相2.6系列模型，是全球功能最全的视频生成模型，覆盖文生视频等多种模式。它在视频创作和文生图方面能力提升，虽有小瑕疵，但日常短视频和二创已可用。
6.6K Star 打破次元壁！MCP-Use开源爆火：6行代码让LLM操控万物！
在AI Agent开发热潮中，MCP-Use作为开源Python库爆火。它用6行代码让LLM操控万物，支持多模型、多服务器，提供安全机制，适配网页浏览、3D建模等多种场景，降低AI Agent开发门槛。
微调重要表征以增强思维链的推理能力
团队提出关键表征微调（CRFT）方法，通过信息流分析识别和优化关键表征。在八个数学和常识推理基准及两个模型系列验证其有效性，能提高推理准确率，学习参数量低，还适应少样本场景。
因果发现进入基础模型时代：CDFM 如何从数据中推断因果结构 | GAIR Paper 120
因果发现正从“手工挑选算法”走向“大模型统一零样本推断”范式。广东工业大学等团队提出CDFM，能统一处理多种情况，解决传统方法痛点，在多方面展现良好性能，是因果发现基础模型时代的重要起步。
直接从像素到单词：这个原生大模型统一单图、多图、视频和空间智能
南洋理工大学等团队推出NEO - ov模型，挑战传统「视觉编码器 + 大模型」范式，直接从原始像素学语言。它在多任务表现出色，尤其空间智能突出，但在OCR等方面有短板，展现原生多模态建模潜力。