「两阶段监督微调」共找到 1090 篇相关文章
ChatGPT群聊来了,Slack和钉钉要哭了
ChatGPT上线群聊功能,目前处于试点阶段。它与Slack、钉钉不同,是在AI里长出协同。有潜水和主动两种互动模式,还将加入多种功能,或改变协作赛道格局。
“交互式Scaling”:增加Agent与环境交互的深度和频率来提升性能
在AI发展中,商业研究Agent是“黑箱”,开源研究Agent性能有差距。MiroMind团队推出MiroThinker v1.0,提出“交互扩展”提升性能,在多基准测试表现出色,也指出了当前版本的局限。
刚刚,全球AI生图新王诞生!腾讯混元图像3.0登顶了
LMArena竞技场发布文生图榜单,腾讯混元图像3.0夺冠,超越谷歌、字节和OpenAI等模型。它是原生多模态模型,语义理解强,核心技术独特,经多阶段训练,效果能与顶尖模型媲美。
挑战Claude4的8B Agent!NUS提出AgenTracer:面向多智能体系统的失败归因
随着大语言模型发展,多智能体系统潜力大但有系统脆弱性问题。NUS研究者在论文中提出AgenTracer框架,构建标注管线,设计AgenTracer - 8B模型,在失败归因任务上超大型闭源模型,还能助力系统自我提升。
国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见
国务院发布意见深入实施“人工智能+”行动,推动其与各行业领域融合。提出到2027年、2030年和2035年的目标,部署重点行动,强化基础支撑能力,明确组织实施要求。
The Batch: 869 | 编码助手的训练数据
研究人员开发自动生成编码助手训练数据的流程。斯坦福等高校及阿里团队提出 SWE - smith 方法,从 128 个 Python 仓库入手合成漏洞、验证并生成修复样本,成果免费开放,有望改进 AI 辅助编程模型。
VLA 推理新范式!一致性模型 CEED-VLA 实现四倍加速!
近年来,VLA模型成机器人领域重要研究方向,但推理速度受限。本文提出一致性蒸馏训练、混合标签监督机制及提前退出解码策略,在多基线模型上实现超4倍推理加速,实验验证其高效通用。
AI失忆术!只需3个注意力头,就能让大模型忘记「狗会叫」
Meta和纽约大学团队发布论文《From Concepts to Components》,提出SAMD和SAMI方法。前者定位模型概念注意力模块,后者微调强度。能让模型‘失忆’,还可增强推理、控制安全,为AI研究开新方向。
LLM「拒绝回答」难题有救了!最新研究让AI学会人情世故 | COLM'25
最新研究发现模型规模和通用语言能力与处理敏感内容判断能力无直接关联,开源模型表现不错。通过提出的训练方法,在非推理和推理型模型上缓解过度拒绝问题,提升AI实用性和可靠性。
下一代AI需要「思想微积分」!华人团队重磅揭秘,AI方法论三连发
来自美国两所大学的华人团队发布「AI方法论三部曲」,提出「能力实现率(CRR)」模型、「认知几何学」框架,指出处于AI的「元语言时刻」,未来迈向「思想微积分」时代,从多维度构建理解AI的世界观。