「自蒸馏策略优化」共找到 2064 篇相关文章
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。
微调重要表征以增强思维链的推理能力
团队提出关键表征微调(CRFT)方法,通过信息流分析识别和优化关键表征。在八个数学和常识推理基准及两个模型系列验证其有效性,能提高推理准确率,学习参数量低,还适应少样本场景。
阿里Qwen3技术报告核心要点解读!
阿里Qwen3技术报告发布,披露模型架构、预训练及后训练等技术细节。其有密集与混合专家两种模型架构,预训练数据量和语种增多,后训练采用强到弱蒸馏提升性能,各模型表现优异。
“龙虾”也需要看病?一张旧病历,引出三个新确诊
本文是悟空Agent泛化能力系列先导篇,以OpenClaw项目为例,介绍其通过不同泛化策略发现三个新漏洞,还总结实践原则。强调研究泛化能力对防御漏洞的重要性,4月底悟空Agent将开放试用。
语音模型也能“freestyle”?可定制角色,模拟背景音
阿里新推两款语音模型,Fun - CosyVoice3.5可基于参考音频克隆声音,优化多方面能力;Fun - AudioGen - VD能进行‘从无到有’音色设计,并模拟复杂听觉环境。用户即日起可在阿里云百炼调用。
25000 美元卖公司内部截图,丢了饭碗还要吃牢饭!大厂百万年薪抢招“内鬼分析师”,围剿下一个“自己人”
全球顶尖网络安全公司CrowdStrike遭“内鬼”泄密,黑客以25000美元收买员工获内部截图。如今全球大厂高薪抢招“内鬼分析师”,但构建内部威胁框架不易,需分层协作的安全与文化策略。
登顶多模态推理榜MMMU!UCSD新方法超越GPT-5、Gemini
加州大学圣地亚哥分校团队开发的DreamPRM-1.5在MMMU测评榜夺冠,超越GPT-5、Gemini 2.5 Pro Deep-Think。它细化加权粒度到样本,有Instance Table和Instance Net架构,采用双层优化与生成式奖励模型。
超越 Prompt 和 RAG,「上下文工程」成了 Agent 核心胜负手
本文称「上下文工程」成 Agent 核心胜负手,它指在正确时间为 Agent 提供正确信息,超越 Prompt 和 RAG。文章归纳五大策略,如转移、压缩等,并结合 *The Bitter Lesson* 启示,探讨构建面向未来的 AI Agent。
提示工程实战指南:从Zero-Shot到Graph Prompting,7大核心技术全解析
随着大型语言模型发展,提示工程成关键技能。文章介绍零样本提示、少样本提示等七种提示优化模式,分析适用场景、优缺点,还给出示例,最后总结各技术适用场景及最佳实践。
1M 上下文时代太费 Token,告诉你我的 Coding Agent 省钱方法
当下GPT-5.5等模型原生支持1M上下文,虽能支撑长任务,但易被噪音干扰且费Token。作者以Claude Code为例,介绍做好会话管理的多种省钱方法,如根据任务选择会话策略、利用rewind功能等。