「两阶段微调」共找到 1556 篇相关文章
GLM4.5之后，智谱又开源GLM-4.5V，实测下来视觉推理能力贼强~
智谱继GLM-4.1V-9B-Thinking、GLM-4.5后，又开源最强多模态推理模型GLM-4.5V，在多模态理解榜单达开源SOTA。它视觉推理强，经测试能助力科研各阶段，还介绍了其架构设计与训练策略。
智能体请求暴增9.4倍，token账单却没涨：Uber 公开AI软件工厂省钱方法
Uber 在 2026 年 AI 工程师大会分享软件工厂愿景。其 AI 工具嵌入开发各阶段，2 至 8 月智能体请求增 9.4 倍，成本稳定。介绍智能体会话四层、成本公式及优化手段，如选优模型、优化 token 等。
大模型化身苏格拉底：通过主动提问挖掘人机协作的深度
微软与南加州大学联合团队研究揭示激发大模型主动提问能力新范式。通过定义主动信息收集任务、提出强化微调策略，经实验验证该方法有效，使模型在多领域表现出色，重新定义大模型角色。
小米开源首个跨域具身基座模型MiMo-Embodied，29个榜单SOTA
小米具身智能团队开源跨域基座模型MiMo - Embodied，它融合自动驾驶与具身智能，在29个榜单创SOTA。该模型基于MiMo - VL架构，采用四阶段训练策略，有效解决领域割裂问题，为通用VLA模型奠定基础。
Sea AI Lab 揭秘：你费尽心力调的 LLM 一直在崩溃？罪魁祸首可能只是一个参数：BF16
Sea AI Lab 和新加坡国立大学研究指出，强化学习微调中训练不稳定和性能瓶颈，根源是数值精度 BF16。其低精度造成“训练 - 推理不匹配”，使训练易失败。将精度切换到 FP16 可解决问题，提升模型表现。
开源！强效果，高性能，严隐私？我全都要：OPPO 终端大模型实践
OPPO AI 中心推出开源端侧多模态大模型 AndesVL，含 0.6B - 4B 四档尺寸套件，有通用能力强等优势。它经多阶段训练，OPPO 还构建端侧部署方案，评测显示其在多方面表现优异，未来会继续技术革新。
从静态模型到数字生命体：自进化AI Agent综述
近年大型语言模型催生AI智能体发展，但现有系统依赖人工预设，难适应动态环境。论文提出自进化AI智能体，可通过环境反馈自动优化，还提出三定律、四阶段范式演进模型等，开源EvoAgentX框架。
企业为什么越来越花钱买闭源模型？Decagon CEO 提出了一个很重要的新观点
Decagon CEO Jesse Zhang 提出新观点，未来 AI 会形成产业分工，闭源负责探索，开源负责规模化生产。企业市场开源模型 LLM 支出占比下降，因多数企业处探索阶段，还分析了未来 AI 行业的重要变化。
三金，又是中国队！全球机器人视触融合挑战赛揭榜
ManiSkill - ViTac 2025视触觉融合挑战赛揭榜，全球42支团队参赛，中国两家具身初创公司包揽三金。该赛事聚焦视触觉融合技术，为机器人行业搭建从实验室到现实应用的桥梁，推动相关算法和硬件进步。
专为小说、角色扮演等而生：元象开源泛娱乐场景底座模型
元象作为AI与3D技术服务公司，此次开源XVERSE-Ent系列中英双语大模型。它采用MoE热启动技术与三阶段训练策略，解决泛娱乐场景痛点，适配多元语境，有高部署性价比，为行业提供泛娱乐AI解决方案。