「离线DPO」共找到 94 篇相关文章
景不动人动，MLLM如何面对「移步换景」的真实世界？OST-Bench揭示多模态大模型在线时空理解短板
上海多所高校研究者提出 OST - Bench，从智能体探索场景动态在线视角挑战大模型能力。它更贴近真实世界，揭示主流多模态大模型在线时空理解短板，为未来模型发展指明方向。
RecGPT-阿里的LLM推荐系统落地方案
文章介绍阿里RecGPT推荐系统落地方案，包括召回和推荐可解释性两方向。召回采用三塔结构，通过挖掘用户兴趣生成商品标签提升召回多样性。还提及行为序列压缩、推荐归因等，以及大模型微调和评估方法。
ICML26 | 浙江理工大学马啸讲师和南京大学李武军教授课题组联合提出EMCES：为强化学习合成更有价值的样本
强化学习获取高质量样本成本高、风险大，现有基于扩散模型的样本增强方法有局限。浙江理工大学马啸讲师和南京大学李武军教授课题组提出 EMCES，将情景记忆机制引入可控扩散模型，提升下游强化学习算法表现，论文已被 ICML2026 录用。
港大赵恒爽团队论文：让扩散模型既拿高分又不「作弊」丨CVPR 2026
扩散模型虽能生成逼真图像，但存在“奖励作弊”问题。港大赵恒爽团队提出 GDRO 后训练方法，引入组级奖励优化机制，提升模型表现、缓解作弊，还提高训练效率，有明显工程价值。
AI驱动的卡片笔记项目
Blinko是AI驱动的卡片笔记项目，方便快速捕捉和组织灵感。有AI增强笔记检索、数据所有权保障等特性，支持多平台，还具备离线语音识别功能，支持多种AI模型，是开源项目。
在 Cache-DiT 框架下实现原生 Serving功能
Cache-DiT 是唯品会开源的 PyTorch 原生 DiT 推理加速引擎，此前聚焦离线推理。现实现完整 Serving 功能，支持单卡与分布式推理模式。文章介绍其实现过程、借鉴 SGLang 的设计，还总结踩坑及使用方法。
Thinking Machines 发布又一神作「在线策略蒸馏」 ，LLM后训练效率飙升50-100倍
Mira的THINKING MACHINES开源「在线策略蒸馏」LLM后训练方法，结合两种主流后训练范式优点，提升训练效率50 - 100倍，成本降低9到30倍，可用于数学推理、模型个性化等场景。
Shopee OnePiece：业内首个融合上下文工程、隐式推理和多目标训练策略的生成式搜推建模框架
2025年生成式推荐发展火热，但工业界落地多在序列化建模，替换传统范式遇阻。Shopee傅聪团队联合人大高瓴学院提出OnePiece范式，是业内首个融合多策略的生成式搜推建模框架，含上下文工程、隐式推理和多目标训练策略。
GPT-5被批过度炒作、性能落后，OpenAI联创揭秘其中原因：我们把它关在 “象牙塔”，和现实世界接触不够
OpenAI 发布 GPT - 5 进军企业市场，虽发布不顺利，但部分初创公司和企业客户反馈其在复杂任务表现出色、价格低廉。OpenAI 联创 Greg Brockman 揭秘 GPT - 5，称其代表‘几乎难以形容的智能’，是科研好伙伴，还探讨算力、模型训练等问题。
DeepSeek R1/V3作者开源轻量级vLLM，1200行代码读懂大模型推理技术！
DeepSeek R1/V3作者俞星凯开源轻量级vLLM——Nano - vLLM。它有快速离线推理、代码可读、含优化套件等特性，还给出了RTX 4070等硬件和Qwen3 - 0.6B模型的基准测试配置。