「两阶段微调」共找到 1556 篇相关文章
对话清华商宇丨从生成视频到支撑行动，世界模型需要新的评测标准
文章围绕清华团队提出的 WorldArena 评测框架展开。它针对具身世界模型，对过去沿用视频生成的评测逻辑重新审视，从视觉质量和功能性任务两维度评估，推动世界模型从‘生成世界’迈向‘使用世界’。
大模型顿悟原理！Meta新论文说清楚了
Meta超级智能实验室（FAIR）最新论文把大模型顿悟（grokking）现象的数学机制说清楚了。提出Li2数学框架，将两层神经网络的grokking动态分三阶段，还推导了泛化缩放定律等。
美团提出多模态推理新范式：RL+SFT非传统顺序组合突破传统训练瓶颈
美团研究者提出Metis - RISE框架，将RL激励和SFT增强以非传统顺序结合提升多模态大语言模型推理能力。先RL激发潜能，再SFT补齐短板，训练的两模型在OpenCompass榜单成绩优异。
【访谈】在黑箱中寻找自我显影——对话苏仲尧｜三影堂厦门
苏仲尧个展《打开黑箱说亮话》聚焦摄影人机互动，引向对‘技术黑箱’思考。创作分三阶段，从文字照片到金属板，再结合AI。他将创作主导权回归自身，借作品探讨技术与人关系及当下处境。
刚刚，Fable-5之下，智谱开源的GLM-5.2拿下AI编程第一！
智谱开源的GLM - 5.2在AI编程领域成绩斐然，在Arena获全球第二、Design Arena全球第一，八项基准测试表现亮眼。经多方面实测，它在长程任务中优势明显，标志国产开源模型进入开发者工作流和硬核工程阶段。
YOLO12改进引入DINOv3少样本目标检测精度飙升，分享训练自定义数据集代码
Meta 人工智能研究院的 DINOv3 是基于自监督学习的视觉大模型，解决诸多问题且无需微调，在多任务表现出色。将其引入 YOLO12 后，在不同规模数据集上检测性能显著提升，还分享训练自定义数据集代码。
500美元刷新SOTA！训练成本砍到1/200，华人团队重构视频生成范式
香港城市大学等团队发布图像 - 视频生成模型Pusa V1.0，在基础大模型上引入VTA机制，用3860对视频 - 文字数据、约500美元微调，在I2V超越Wan - I2V - 14B实现SOTA，还解锁零样本任务能力。
边画边想！多模态Reasoning迎来巨大提升！
论文指出文本无法精准表达空间关系，现有视觉语言模型（LVLM）在空间推理上是短板。ViLaSR让模型直接画图推理，经三阶段训练，在五大空间推理测试中表现出色，还开源资源，有望带来机器认知升维。
API7.ai创始人温铭：烧了几百亿Token，我用AI重写了生产级网关，总结出6条经验
API7.ai创始人温铭分享用AI重写生产级网关经验。他认为AI编码能力超资深工程师，瓶颈在人。还介绍在公司‘禁手写代码’的情况，以及AI代码审查、使用阶段等内容，最后说明重写AI网关AISIX的原因。
阿里的未来，是通往超级人工智能
云栖大会上，阿里巴巴 CEO 吴泳铭演讲传达阿里对 AI 发展判断与战略规划。他认为 AGI 非终点，ASI 是目标，并提出实现三阶段。还指出阿里抓住大模型和 AI Cloud 支点，要把通义千问打造成 AI 时代 Android 系统。