「概念感知微调」共找到 927 篇相关文章
微软等提出「模型链」新范式，与Transformer性能相当，扩展性灵活性更好
随着大语言模型发展，扩展 Transformer 架构成趋势，但参数规模增长带来训练负担。微软等研究者提出 CoR 概念，构建模型链学习范式，应用于语言模型得 CoLM 系列，实验显示其性能相当且扩展性、灵活性更好。
AI 编程越来越厉害了，我要怎么提升自己的系统架构能力？
文章指出 AI 写代码能力提升，对程序员系统架构能力要求更高且难被替代。介绍系统设计概念，分析做系统设计的难点，给出新人提升系统设计能力的方法，还说明 AI 可辅助提升该能力。
Meta「轻量级」KernelLLM颠覆GPU内核生成，8B参数碾压GPT-4o
Meta推出基于Llama 3.1微调的8B参数KernelLLM，能将PyTorch代码转高效Triton GPU内核。实测单次推理性能超GPT - 4o和DeepSeek V3，多次生成得分更高，让内核开发更易上手。
V0 模型直接进驻 Cursor，UI 生成效果炸裂，氛围编码体验再升级。
AI 编码赛道竞争激烈，Vercel 的 V0 发布 AI 模型，可在 Cursor 中使用，还推出新工作流提升 UI 生成效果。文中介绍了 V0 特点、Cursor 设置方法及使用演示，还分析了 Vercel 自研模型的原因。
OpenAI没做到，DeepSeek搞定了！开源引爆推理革命
文章围绕大语言模型推理能力展开，介绍了推理模型概念，回顾RLHF训练流程，对比OpenAI的PPO和DeepSeek的GRPO，还阐述了GRPO开源升级版DAPO的关键技术点及训练中模型的新能力。
Ruby on Rails 之父 DHH 预言：未来“写代码”会变成不合时宜的念头！
文章介绍‘氛围编程’概念，腾讯入局推出CodeBuddy。开发者分享用此变现路径。Ruby on Rails之父DHH赞赏AI辅助，但反对全外包。网友看法不一，这场讨论揭示AI在编程中角色的核心命题。
以星为舵：LLM的Post-Train与Rest-Time奖励学习综述
这篇论文提出奖励信号像AI的“导航星”，引导模型优化行为。介绍奖励学习概念、来源、形式和策略，阐述其贯穿LLM生命周期的三个阶段，探讨奖励模型设计选择，还提及实际应用、挑战与未来方向。
DeepSeek-R2尚未问世，微软小模型捡漏称王？6000样本炼出「数学作弊器」！
微软推出Phi-4推理模型系列，参数最多14B，能在本地高性能笔记本电脑上流畅运行。Phi-4-mini-reasoning在数学推理上性能超越DeepSeek-R1蒸馏模型，且参数规模更小。文章还介绍了模型特点、训练方法、性能表现及局限性等。
企业级Agent落地有了样板间！百融硅基员工批量上岗，“按结果”领工资
百融智能中报显示，受外部因素影响公司总收入波动，但AICC业务同比增长52%。其已在金融场景打磨能力并向多行业复制，采用RaaS按结果收费模式，还提出“技术重构型AI Roll - up”概念。
鸿蒙元服务的“体验密码” | 从京东到深圳万象城，看技术底层如何让服务直达用户
AI时代，系统能感知用户场景与需求，主动推送服务。鸿蒙元服务解决用户体验痛点，其技术底座帮开发者“减负”。如京东复用代码，深圳万象城优化停车服务，还为中小商户提供零代码开发方案。