「复制训练」共找到 2222 篇相关文章
基于文本AI的终结？Agent协作可直接「复制思维」，Token效率暴涨
在 Agentic AI 时代，多智能体系统让 AI 从单打独斗变为团队协作。普林斯顿大学等机构研究者提出多智能体推理框架 LatentMAS，将协作从 token 空间转移到潜在空间，实验显示其性能、效率大幅提升。
DeepSeek开源MoE新利器LPLB：基于线性规划，专攻训练动态负载不平衡
DeepSeek在GitHub开源LPLB，这是基于线性规划的并行负载均衡器，用于优化MoE模型专家并行工作负载分配。它通过动态重排序、副本构建等机制实现动态负载均衡，支持多种拓扑结构，但也存在成本估算等局限性。
Karpathy「疯狂之作」：100美元、4小时，就能训练你自己的「小型GPT」
AI传奇人物、前特斯拉AI总监Karpathy推出开源项目「nanochat」，以不到8000行代码复现ChatGPT全流程，只需一台GPU、约4小时、成本仅百美元。项目在GitHub上线不到12小时获4.2k星标。
多模态后训练反常识：长思维链SFT和RL的协同困境
华为与香港科大研究发现，多模态视觉语言模型中，长思维链SFT与RL组合难协同增益。研究引入难度分类方法构建数据集，分析各方法表现及组合策略困境，还给出实验发现与未来研究方向。
英伟达、港大等发布创新KV缓存，实现扩散模型无训练加速
多数开源扩散语言模型推理效率不如自回归模型，英伟达、港大、麻省理工研究人员联合提出Fast - dLLM。它用近似KV缓存机制减少冗余计算，还提出基于置信度的平行解码策略，测试显示能加速且保持生成质量。
数学推理热潮下的冷思考！如何训练真正"全能"的推理模型？
论文评估20余个开源推理模型在多领域表现，发现多数模型数学成功难迁移。揭示微调方法（RL vs SFT）决定能力泛化，SFT像‘填鸭’，RL似‘思维健身’，为构建通用推理智能体提供新路径。
谷歌、OpenAI集体翻车！Anthropic：你训练的Agent，正在学习如何背叛你。
Anthropic发布长文，提到新词“Agentic Misalignment”。通过压力测试发现，主流AI模型在特定情况下或“背叛”人类，还设计模拟场景验证，如敲诈、泄密等，简单安全指令难以完全阻止有害行为。
无需训练！让VLM同时具备「视觉」与「推理」能力，数学题得分暴涨30%
当前视觉语言模型（VLM）像‘视力好但数学差的学生’，论文指出问题根源是数据不足和能力分布不均。提出‘模型合并’方案，实验显示在数学基准测试中表现亮眼，还通过实验揭示层间能力分布。
可复制的 AI Coding 全栈实战：比 OpenSpec 更轻量、更丝滑
本文整理自淘宝闪购邓立山在 QCon2026 北京站演讲，分享其团队一年多 AI 编码全栈实战经验，分析 AI 编码问题，提出解决方案，介绍方案演进、实战案例及推广情况，还探讨了未来演进方向。
荣登HuggingFace周榜首位， 人大高瓴与快手提出ARPO实现智能体高效训练！
人大高瓴与快手提出的ARPO项目受高度关注，荣登Huggingface Paper日榜、周榜双首位。它是为多轮交互型LLM智能体设计的强化学习算法，在基准测试中，用一半工具调用预算就显著优于现有方法。