「测试时微调」共找到 2499 篇相关文章
CMU&斯坦福提出Reasoning新范式！自己找“窍门”，教会LLM抽象Reasoning
大型语言模型解决复杂推理问题时效率低，论文提出创新方法，让模型利用“推理抽象”，通过RLAD两玩家强化学习框架训练，在多基准测试提升性能，还分析了其作用、局限与未来方向。
刚刚，这家0产品0模型就估值854亿的公司，终于发布了首款产品！
Thinking Machines Lab推出首款产品「Tinker」，这是专为语言模型微调而生的API，让开发者摆脱底层架构束缚，用简单Python代码专注创新。它功能强大，目前免费私测，已获普林斯顿、斯坦福等团队使用。
扩散LLM推理新范式：打破生成长度限制，实现动态自适应调节
随着扩散大语言模型成为热门，但其推理时存在预设固定长度的限制。香港中文大学 MMLab 等提出 DAEDAL，赋予模型根据问题自主调整回答长度的能力，在性能和计算效率上有提升。
VoxCPM2：无tokenizer语音合成，高保真声音克隆
VoxCPM2突破传统TTS系统局限，直接操作连续声学特征，保留音色纹理更完整。基于扩散自回归架构，有硬核技术指标，提供三种克隆模式，性能佳，生态完善，微调便捷，但也存在安全风险。
LaPha：你的Agent轨迹其实嵌入在一个Poincaré球？
经典强化学习动作空间离散有限，但语言模型动作空间几乎无限。上海科学智能研究院联合复旦大学提出LaPha，将智能体行为树映射到潜空间，构造密集奖励、剪枝等，在基准测试中效果显著。
「听觉」引导「视觉」，OmniAgent开启全模态主动感知新范式
针对端到端全模态大模型痛点，浙江大学、西湖大学、蚂蚁集团联合提出 OmniAgent，它基于「音频引导」，用「思考 - 行动 - 观察 - 反思」闭环实现范式转变，在多基准测试中超越开闭源模型。
一图胜千言被实现了！DeepSeek-OCR用图片压缩文本，10倍压缩率
DeepSeek开源DeepSeek - OCR，用图片压缩文本达10倍压缩率且几乎不丢信息。它解决了以往视觉编码器的问题，架构清晰，数据丰富，性能测试亮眼，为解决大模型‘记性差’问题提供新思路。
教多模态大模型学会“反思”和“复盘”，上交&上海AI Lab重磅发布MM-HELIX&AHPO，破解多模态复杂推理难题
上海交通大学和上海人工智能实验室研究团队带来MM - HELIX，这是完整生态体系，赋予AI长链反思性推理能力。其含基准测试、数据集、优化算法，搭载相关技术的模型表现优异，部分成果已开源。
宇树科技开源UnifoLM-WMA-0机器人模型，离通用机器人又进一步
宇树科技开源UnifoLM-WMA-0模型，用神经物理网络让机器人理解力学规律。它支持两种模式，融合多模态信息，架构精妙。经测试性能强，已真机部署。开源降低门槛，有望推动行业发展。
GPT-5“变笨”实锤，退休教授出了道井字棋送分题，结果它真送了
退休经济学教授用井字棋简单问题测试GPT - 5，其表现拉胯，与“博士级AI”宣传不符。后续操作离谱，或因OpenAI策略调整。此外，OpenAI在测ChatGPT新功能，奥特曼开始炒GPT - 6。