「强化微调」共找到 899 篇相关文章
英特尔三季度营业利润创一年来新高
10月24日英特尔公布2025年第三季度财报,营收137亿美元同比增3%,营业利润15亿美元创一年新高。各业务有不同表现,还在本季度获政府资金、与NVIDIA合作等,强化了资产负债表。
HumanSense:探索多模态推理边界,打造「察言观色会共情」的全模态交互伙伴
蚂蚁集团与西安交通大学联合提出并开源 HumanSense,含评估基准与推理模型。通过细粒度评测、全模态消融等研究,提出优化策略,项目已在 GitHub 和 HuggingFace 开源,推动 AI 交互体验革新。
CMU&斯坦福提出Reasoning新范式!自己找“窍门”,教会LLM抽象Reasoning
大型语言模型解决复杂推理问题时效率低,论文提出创新方法,让模型利用“推理抽象”,通过RLAD两玩家强化学习框架训练,在多基准测试提升性能,还分析了其作用、局限与未来方向。
即将截止征集 | 全国首部AI数据标注合规标准,欢迎加入!
由中国电子商会归口、智合标准中心组织、中移互联网牵头起草的全国首部AI数据标注合规标准《面向人工智能的数据标注合规指南》,历时7个月,经多轮研讨,即将修订报批,仍有参编机会。
刚刚!Thinking Machines Lab | 长文揭开LLM推理不确定性真相!
Thinking Machines Lab发布《克服LLM推理中的不确定性》,揭示大语言模型推理不确定性原因,并非“并发 + 浮点”假设那么简单,主要是负载及batch size不确定所致,还给出让核函数有批次不变性的方法及实验结果。
重磅!Thinking Machines开山之作:大模型输出随机的根本原因被揪出,并开源终结方案
由OpenAI前CTO创办的Thinking Machines宣布上线技术研究博客,开篇文章揪出LLM输出随机的根本原因是负载及批次大小的非确定性变化,并给出系统性解法,还开源方案。
告别海量标注!浙大团队提出GUI-RCPO,让GUI定位在无标签数据上自我进化
浙大等机构研究人员提出GUI - RCPO,这是自我监督强化学习方法,能让模型在无标注数据上提升GUI grounding能力。其通过迁移思想,利用区域一致性自我提升,实验表明该方法有效且有泛化能力。
GPT正面对决Claude!OpenAI竟没全赢,AI安全「极限大测」真相曝光
OpenAI和Anthropic罕见合作,测试双方模型在幻觉等四大安全方面的表现。这场合作是AI安全的里程碑,百万用户每天的互动推动安全边界扩展。文中详细对比了GPT和Claude模型在各安全测试中的表现。
智谱发布GLM 4.5,不仅开源模型还把训练框架也开源了
智谱AI发布GLM 4.5,不仅开源模型,还开源整套后训练基础设施。模型规格亮眼,性能也超越qwen 235b。其开源的训练框架slime专为强化学习扩展设计,完整工具链支持多种模型。
大模型竞赛转向:决胜关键为何是“后训练”?|甲子光年
大模型价值主战场向后训练转移,Grok 4凭后训练成“宇宙最强”。产业应用中通用模型适配难,后训练方法也在进化,如采用SFT+RL等,还介绍了夸克和阿里云的后训练实践。