「训练方法」共找到 3276 篇相关文章
「重要性采样」并不「重要」？快手清华ASPO攻克重要性采样权重错配
快手与清华合作团队发现大语言模型结果监督强化学习中，重要性采样机制“失灵”，存在权重错配现象。为此提出算法ASPO，在多基准测试中展现优势，训练更稳定。
PolyVivid实现多主体视频定制，身份一致性超越现有模型
现有视频生成模型在多主体定制中难保持身份一致与自然交互，上交和腾讯提出PolyVivid框架解决此问题。它在多方面优于现有方法，还介绍技术原理、演示效果，证明其在多领域有实用价值。
超越GPT-5.2和Gemini-3-Pro！商汤多模态搜索、推理模型开源
商汤开源多模态自主推理模型SenseNova - MARS（8B/32B双版本），它通过强化学习整合工具，在多模态搜索与推理测试中超越Gemini - 3 - Pro与GPT - 5.2，还采用创新算法稳定训练，构建新基准评测。
刷榜自动驾驶语义场景补全！北大新作：高维度、高密度 | AAAI'26
北京大学彭宇新教授团队提出视觉语义场景补全方法HD² - SSC，通过高维度语义解耦和高密度占用优化，解决现有技术维度与密度差异问题，在两自动驾驶数据集上取得最优性能。
刚刚，Anthropic分享了他们在AI Agents评估的最佳实践
Anthropic发布blog《揭秘AI Agents评估》，指出良好评估能助团队信心发布AI智能体，介绍评估结构、构建原因、评估方法、从零到一的路线图，还提到评估需与其他方法配合，全面了解智能体性能。
模型的自我进化，可能真的开始了。
昨天Hermes Agent更新支持原生Windows，安装简单。它调用量超OpenClaw成榜首，与MiniMax M2.7组合迭代快，能长程干活、自主迭代解bug，还可复刻文档风格样式，两团队正合作后训练项目。
一个大脑搞定所有模态，百度ERNIE 5.0技术报告公布
模型发布近3个月后，百度ERNIE 5.0技术报告公布。其底座用超级稀疏架构，参数量万亿但推理激活参数不到3%，实现四种模态原生自回归统一，还在路由调度、训练范式等多方面有创新。
个人开发者训400亿参数大模型：分布式算力，DeepSeek架构，3090单卡部署
Nous Research推出Psyche Network，可整合全球算力训练AI。它基于Deepseek的V3 MLA架构，有DisTrO优化器等技术，能让个人和小团体创建大规模模型，还实现40B参数LLM预训练。
智能流体力学青年学者论坛第29讲：刘军博士——人工智能技术在工业产品设计中的应用
本报告重点介绍贝叶斯优化技术在工业气动设计产品设计上的应用，采用特定方法用于电动汽车暖通空调系统设计，以降低CFD成本。还简单介绍工业产品优化设计中另外两种成功方法。
他们让万亿参数RL学会了「省着跑」，顺便砍掉九成算力
2025年，强化学习成大模型进化主战场，但万亿参数模型跑RL成本高。Mind Lab团队实现1T参数模型LoRA高效RL训练，GPU消耗降90%，技术开源。此外还有Memory Diffusion记忆机制等成果。