「中训练」共找到 4195 篇相关文章
比英伟达早，比李飞飞强，大晓Kairos原生一体化世界模型定义物理AI新路线
大晓机器人发布 Kairos 开悟世界模型，其首创“多模态理解 — 生成 — 预测”原生一体化架构，采用跨具身渐进式训练体系和“以人为中心”的数据金字塔，还实现端侧部署，在四大权威具身智能基准上全面登顶。
R1时代，RAG-Retrieval技术总结与展望~
RAG - Retrieval提供全链路RAG检索模型微调、推理及蒸馏代码，支持多模型、多loss和训练方式。还发布模型技术报告，设计评估框架，未来探索RL在检索领域应用。
开源屠刀！400美元炼成「代码副脑」，硅谷天价模型成废铁
AI2开源Open Coding Agents，以最低数百美元算力成本，能训练贴合私有代码库的专属编程智能体。SERA-32B表现惊艳，其软验证生成技术降低成本，新代码易部署且兼容Claude Code。
人类击败OpenAI守住编程冠军！10小时激战两次反超，AI最后关头功亏一篑
在AtCoder世界巡回总决赛编程赛中，OpenAI的OpenAI - AHC前期领先，后半程失误，人类选手Psycho两次反超夺冠。Psycho曾在OpenAI训练AI战胜人类，此次挑战老东家获胜。
The Batch：826 | 提高输出准确性的记忆层
通常提高大语言模型事实准确性需更大模型规模，会增加计算成本。Meta研究人员在transformer架构加可训练记忆层，可高效存储提取信息，提升计算效率，测试显示其能提升模型输出质量。
北大王选所彭宇新团队：让多模态大模型学会「看懂物种关系」丨CVPR 2026
北大王选所彭宇新团队在论文中提出TARA方法，引入生物分类学知识与多模态模型中间表征对齐。实验显示，TARA能提升模型层级识别和未知类别识别能力，还可加速训练收敛，计算开销小。
集成20+先进算法，优于GPT-4o，自主因果分析智能体来了
加利福尼亚大学圣迭戈分校研究团队提出自主因果分析智能体 Causal - Copilot，集成超 20 种算法。它解决因果分析使用门槛高、预训练模型有局限等问题，性能优于 GPT - 4o ，已开源邀全球研究者参与。
摩尔线程算法一鸣惊人，图形学顶会夺银！已开源
12月17日，在SIGGRAPH Asia 2025上，摩尔线程凭借自研技术LiteGS在3DGS重建挑战赛中获银奖。3DGS是革命性3D场景表示与渲染技术，摩尔线程开源3DGS基础库LiteGS，实现全链路协同优化。
英伟达发布 Jet-Nemotron 系列小模型，理论最大加速比 56 倍
英伟达发布 Jet - Nemotron 系列小模型，在多项基准测试中表现出色，实现高吞吐量加速和高准确率。其训练采用 PostNAS 方案，对既有模型针对性优化，展示了在小模型优化上的可行技术路径。
60000小时炼出新开源VLA！20多种机器人都能用
蚂蚁灵波发布开源VLA模型LingBot-VLA 2.0，用60000小时预训练数据“喂”出。它支持20多种机器人构型，融合LingBot-Depth提升空间理解，还学会预测未来，在GM - 100评测表现佳。