「SFT训练集」共找到 2530 篇相关文章
DeepMind爆火论文：向量嵌入模型存在数学上限，Scaling laws放缓实锤？
DeepMind一篇关于向量嵌入局限性的论文在AlphaXiv爆火。其证明向量嵌入有数学上限，Scaling laws或放缓。研究构建LIMIT数据集，测试发现即便是先进嵌入模型也难解决简单任务，揭示了RAG系统约束，让人反思Scaling Laws边界。
AI让全人类思维越来越雷同！南加大研究实锤：认知多样性正在被抹平
南加州大学论文指出，AI正让全人类想法和表达同质化，体现在语言、视角和推理三方面。原因包括训练数据有偏差、训练目标求稳、人们过度依赖。研究人员虽在想办法，但效果有限，呼吁勿无节制依赖。
Hinton与姚期智对谈：认为人类的意识特殊，那是危险的无稽之谈
图灵奖得主Geoffery Hinton与姚期智对谈AI相关话题。Hinton认为人脑可给AI借鉴，还探讨人类未来与AI道德，强调训练善良AI重要；他觉得大模型有理解能力，将人类意识特殊化是危险无稽之谈。
清华刘洋团队论文：揭示为何 70B 的医疗模型，反而不如 8B 会问诊丨ILCR 2026
在医疗AI领域，模型静态评测与临床问诊能力存在断层。清华刘洋团队提出DOCTOR - R1，将临床问诊建模为POMDP，用强化学习训练。实验验证了其有效性，对医疗AI发展有深远启示。
Transformers v5 中的分词系统：更简洁、更清晰、更模块化
文章聚焦 Transformers v5 分词系统，介绍分词概念、流程、主流算法，对比 transformers 和 tokenizers 库。着重讲 v5 改进，如架构与词表分离，解决 v4 黑盒问题，还能从零训练专属分词器。
顶尖AI竟输给三岁宝宝，BabyVision测试暴露多模态模型硬伤
UniPat AI 等发布多模态理解评测集 BabyVision，测试显示多模态大模型纯视觉能力仅达三岁幼儿水平。其通过对比实验、细分任务评测，揭示模型系统性缺基础视觉能力，还给出新方向及发展建议。
无需外部数据！AI自问自答实现推理能力进化
卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架，这是无需外部数据的自我提问模型，含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励，设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。
Anthropic 在 Claude 内部发现"全局工作空间"，可以直接读取模型没说出口的想法
Anthropic发布研究，在Claude内部发现J - space（雅可比空间），即“全局工作空间”，它在训练中自发形成。用雅可比透镜技术可读取其内容，还验证了其功能属性，可用于对齐审计等。
蚂蚁出手VLA，就是开源超越Pi0.5的基座模型
当前具身智能落地面临泛化能力不足的挑战，蚂蚁灵波开源发布的基座模型 LingBot-VLA 带来突破。它基于大量真实世界数据预训练，在多项真机任务测试中超越 Pi0.5，且在架构、效率等方面有创新。
攻克大模型训推差异难题，蚂蚁开源新一代推理模型Ring-flash-2.0
9月19日，蚂蚁百灵大模型团队开源新一代推理模型Ring-flash-2.0，独创棒冰算法解决训推差异难题，实现稳定训练。该模型仅激活6.1B参数就能打平40B Dense模型性能，降低推理成本。