「两阶段训练」共找到 3089 篇相关文章
为什么Cloudflare无法阻止Google为AI 模型爬取网站数据？
Cloudflare推出阻止AI爬虫抓数据功能，却对Google无效。因Googlebot身兼两职，Cloudflare难区分其请求目的。出版商流量因Google AI功能下降，网站主在被剥削和失去流量间两难。
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GLM4.5后又开源GLM - 4.5V，它是同级别开源SOTA视觉推理模型，在多模态理解榜单表现优异。文章实测其在科研全生命周期的应用，还介绍了模型架构设计和训练策略。
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。
JCP | 南科大赵肃楠、王建春等：LESnets：基于物理信息神经算子的湍流大涡模拟
本研究提出基于物理信息神经算子的LESnets方法，用于快速模拟粗网格上三维湍流时空演化。不使用标签数据，训练两种神经算子，验证了其有效性和泛化能力，效率显著优于传统方法。
ICML 2025 | 如何在合成文本数据时避免模型崩溃？
随着生成式AI发展，合成数据成大模型训练重要部分，但可能引发“模型崩溃”。ICML 2025会议上，上交大等团队剖析此问题，提出Token - Level Editing策略，避免模型崩溃，实验验证了其有效性。
10 年后，Kimi 团队重新发明残差连接。马斯克和 Karpathy 同时点赞
Kimi团队发布技术报告，提出用Attention Residuals替换残差连接。实验显示其在各尺度模型上表现优于基线，降低训练成本。马斯克和Karpathy点赞，这或标志深度学习基础范式进入重新讨论阶段。
上海AI实验室发布 Intern Lumina U2：全离散扩散建模，让模型既能“看懂”也能“生成”
上海人工智能实验室发布新一代多模态统一模型 Intern Lumina U2，基于全离散扩散建模路线，支持多任务，适配两大硬件生态，在昇腾千卡级集群训练效率提升 1.85 倍，性能优异且将开放资源。
刚刚，阿里CEO吴泳铭发布「ASI宣言」：超级智能才是终局！
阿里巴巴CEO吴泳铭发布「ASI宣言」，认为AGI仅是序章，ASI才是终局。阿里云有两大战略路径，通义千问家族模型性能提升，如Qwen3 - Max超越GPT - 5，各模型在不同领域有出色表现。
DeepSeek多模态新范式：一张图压缩7056倍，思考能力反超GPT和Claude
DeepSeek上线多模态并开源新范式技术。该研究让AI用视觉原语思考，弥合语言与视觉指代鸿沟。它构建紧凑模型架构，信息压缩率达7056倍，训练分三阶段，测试中表现出色，也存在局限。
RAG外部检索是多余的，英伟达最新成果颠覆认知
英伟达INTRA论文指出RAG架构中检索器和生成器在不同表示空间工作，存在retriever - generator mismatch问题。INTRA让模型用注意力查询检索自身编码表示，训练量小，在多跳QA上超越多种检索基线。