「自蒸馏微调」共找到 1410 篇相关文章
开源即屠榜！UniME多模态框架登顶MMEB全球训练榜，刷新多项SOTA纪录
格灵深瞳等团队联合发布通用多模态嵌入新框架UniME，刷新MMEB训练榜纪录。它是两阶段框架，经文本判别知识蒸馏和困难负样本增强指令微调，在多任务达SOTA，项目已开源。
零GPU，世界第一超算！深圳制造改写游戏规则了
中山大学教授带队、深圳制造的灵晟超算登顶全球超算TOP500榜单，零GPU采用纯CPU架构，全链路自研。图灵奖得主评价其为“AI4S新型架构的希望之光”，还在多领域展开应用。
让离线强化学习从「局部描摹」变「全局布局」丨ICLR'26
现有生成式离线强化学习方法在复杂连续任务长程规划中易陷入局部合理但全局偏航的窘境。厦门大学和香港科技大学提出MAGE算法，采用自顶向下策略，实验显示其多任务表现出色、推理效率高。
通用的dLLM开发框架，让BERT掌握扩散式对话
扩散式语言模型（DLM）因缺乏易用框架和训练成本高受限。伯克利与UIUC团队基于dLLM框架，让BERT学会对话，证明‘离散扩散 + 轻量级指令微调’可赋予BERT强生成能力，还开源全流程代码。
终于不用羡慕老外了！美团竟然做出了类似V0&Bolt的AI编程神器
美团推出零代码应用生成工具NoCode，类似V0&Bolt。它功能强大，能生成复杂网页应用，支持提示词生成、自动优化、快速部署等，还自带数据库服务，免费且无需邀请，为国内Vibe Coding带来曙光。
高中辍学，22岁入职OpenAI成为「研究科学家」，他是怎么做到的？
文章讲述22岁高中辍学的Gabriel Petersson入职OpenAI成为研究科学家的故事。对比传统学习路径，介绍他自顶向下的学习法，分析其可行原因、适用场景，还给出行动建议，指出学位价值在改变。
前端和后端谁先死？
GPT - 5.1、Gemini 3、Claude Opus 4.5 发布后，都引发前端要死的说法。有截图称前端需全部转型，某大厂前端专家认为这是被自媒体洗脑，还觉得 AI 更易颠覆 CRUD 的后端。
大模型解数学题是真懂还是 “死记硬背”？｜首个反例驱动的数学推理基准揭穿 “刷题式假象”！
随着大语言模型在数学领域应用渐广，其是否真具备数学推理能力成焦点。清华等团队提出反例推理评测基准COUNTERMATH，测试20+主流模型，结果不佳，而小样本微调能显著提升模型能力。
成立半年连续获数千万融资，智子芯元凭什么卡位国产算力生态？｜甲子光年
智子芯元成立半年获数千万天使轮融资。国产AI算力生态面临适配难题，该公司用“AI+运筹”解决。其核心技术“运筹学x大模型”，自研KernelCAT引擎，实现多场景高效交付，具泛化性。
YC总裁转发、登顶Hacker News：SkillsBench揭开Agent技能扩展的残酷真相
近日论文《SkillsBench: Benchmarking How Well Agent Skills Work Across Diverse Tasks》引发海外AI社区关注。研究聚合47150个Skills，经严格筛选评估，揭示人工构建Skills效果好、AI自生成无效等核心发现，为AI研发指明路径。