「Token级别对齐」共找到 895 篇相关文章
GPT 4o-mini华人领队离开OpenAI:真正推动AI进步不是模型架构,而是互联网
前OpenAI研究员Kevin Lu加入Thinking Machines Lab,该公司2025年7月获约20亿美元早期融资,估值约120亿美元。Kevin Lu曾主导GPT - 4o mini发布,他认为真正推动AI进步的是互联网,而非模型架构。
大模型如何推理?斯坦福CS25重要一课,DeepMind首席科学家主讲
Google DeepMind首席科学家Denny Zhou在斯坦福CS25课程分享大语言模型推理见解,总结了四个关键点,阐述推理机制、优化方法及最新进展,还介绍多种推理方法并比较其优劣。
AGI是否需要世界模型?顶级AI专家圆桌论道,清华求真书院主办
2025年7月20日,2025基础科学与人工智能论坛举行,孙茂松、刘铁岩等顶尖AI专家围绕AI根本问题展开讨论,涉及因果性、世界模型、原创能力、算力等方面,为AI技术发展勾勒图景与挑战。
MSRA清北推出强化预训练!取代传统自监督,14B模型媲美32B
微软亚洲研究院联合清北提出全新预训练范式RPT,将强化学习融入预训练,把预训练语料库重构为推理问题集。实验显示RPT-14B表现出色,在多方面媲美甚至超越32B模型,未来RL或在LLM预训练掀起风暴。
一文解读 LLM Posting-Train技术
文章解读了大语言模型后训练(Post-training)技术,介绍其核心价值,从微调、强化学习、测试时拓展三方面展开,分析现有技术瓶颈,指出前沿研究方向,还给出实践指南和工具链推荐。
突发!Opus 5.1被曝本周发布,最强AI智能体恐大洗牌
消息称Anthropic本周将发布Opus 5.1,其升级聚焦单Token智能水平,强化编程、推理、AI Agent能力;OpenAI 10万亿参数模型Bel完成预训练;企业选模型‘够用就好’,Anthropic Fable 5份额低。
爆火的腾讯WorkBuddy发了篇论文,公开了自家底牌
腾讯 WorkBuddy 团队将内部模型选型评测等开源成 Benchmark,公开多模型 Agent 工作台选型底牌。Bench 优点是任务分布真实且开源可审计,论文介绍了核心方法论、四大赛道拆解、榜单结果,还对比了现有工作。
AI 时代的架构治理
本文指出在生成式AI时代,软件开发生命周期瓶颈转变为组织将创意转化为成果并保持架构凝聚力的能力。传统人工监督模式难应对,提出声明式架构策略,介绍其在事件模型、OpenAPI验证器等方面应用。
面壁智能开源 EdgeClaw,一款安全高效端云协同的龙虾 Agent。
当下AI Agent端侧常被忽视,数据任务都涌向云端致隐私泄露和算力浪费。近期面壁智能等联合开源EdgeClaw,以三级安全和性价比感知协同机制,解决OpenClaw数据泄露、token成本高等问题。
港大赵恒爽团队论文:让扩散模型既拿高分又不「作弊」丨CVPR 2026
扩散模型虽能生成逼真图像,但存在“奖励作弊”问题。港大赵恒爽团队提出 GDRO 后训练方法,引入组级奖励优化机制,提升模型表现、缓解作弊,还提高训练效率,有明显工程价值。