「多阶段训练」共找到 5953 篇相关文章
杨植麟亲自发布,月之暗面最强模型Kimi K2.5开源
杨植麟发布月之暗面最强模型Kimi K2.5,经约15万亿视觉与文本混合数据预训练,有顶尖编程与视觉能力及智能体蜂群范式。在多基准测试表现优,成本低于对手,还能提升办公生产力。
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。
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。
Meta最新大模型RL微调:在线DPO/GRPO显著优于离线DPO
Meta和NYU研究强化学习在大模型微调中的有效性,对比离线、半在线和在线训练范式。半在线和在线显著优于离线,多任务结合可验证与不可验证任务能提升性能,还给出不同任务的测试数据。
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。
腾讯混元团队最新研究:让 AI 从「固定模型」走向「实时适配系统」
腾讯混元团队提出论文《HY-WU (Part I)》,尝试让模型在推理阶段根据输入实时动态生成适合任务的参数,而非依赖固定参数。通过多类实验验证,这种方式在图像编辑等任务中有明显优势,还降低了训练复杂度。
华人团队终结Token危机:扩散模型数据潜力超自回归三倍
最新研究发现,token数量受限下,扩散语言模型数据潜力超自回归模型三倍多。一个1B参数的扩散模型用1B tokens训练,在基准测试取得不错准确率,且未现性能饱和。
TinyAI :全栈式轻量级 AI 框架
TinyAI是用Java实现的全栈轻量级AI框架,具有教育友好、模块化等特点。它分层设计,涵盖数学运算、神经网络等模块,支持多种模型架构与并行训练,还有智能体系统,可用于多领域,未来规划丰富。
开源模型首次物理奥赛IPhO夺金!上海AI Lab 235B模型击败GPT-5和Grok-4
上海AI Lab的P1 - 235B - A22B在国际物理奥林匹克竞赛夺金,在HiPhO基准测试获12金1银,超越GPT - 5等闭源模型。团队构建HiPhO基准测试,用多阶段强化学习训练模型,开发PhysicsMinions系统提升推理能力。
GPT-5核心推手闪电跳槽,Anthropic CEO高调炫耀员工留存碾压OpenAI,“AI第一公司”光环崩塌?
OpenAI后训练负责人、GPT - 5核心推手Max Schwarzer跳槽至Anthropic,此前也有多位技术领袖离开。OpenAI在商业版图扩张与伦理争议并存下,正从参数军备赛转向体验护城河,同时加速商业与政治布局,但面临人才流失等问题。