「LLM微调库」共找到 1416 篇相关文章
准确率92.7%逼近Claude 3.5、成本降低86%，开源代码定位新神器LocAgent来了
OpenHands 等团队发布 LocAgent，这是用于代码定位的图索引 LLM Agent 框架，准确率达 92.7%。它把代码库解析成图，提供工具接口，经实验效果出色，开源微调模型降本增效，还能提升问题解决率。
蚂蚁C2LLM：基于注意力池化的代码检索新范式
在Code RAG场景中，传统文本Embedding模型处理代码表现欠佳。蚂蚁集团与上海交通大学联合发布C2LLM系列模型，引入注意池化模块，在MTEB - Code榜单表现出色，还得益于优质训练流程，成果已回馈社区。
Claude1.7万字系统提示词全网刷屏！Karpathy锐评：LLM训练缺乏关键范式
Claude近1.7万字系统提示词在GitHub泄露，网友称是提示技术的金矿。大神卡帕西提出系统提示学习新范式，模拟人类经验积累，让LLM有‘记忆’功能，引发网友激烈讨论。
为什么Cline不对你的代码库进行索引（以及为什么这是好事）
用户常问Cline如何处理大型代码库，是否用RAG索引全部代码。Cline特意选择不对代码库进行索引，因为传统RAG方法用于代码库有逻辑切割、索引过时、安全风险等问题。Cline像开发者一样处理代码，有独特优势。
同时监督和强化的单阶段大模型微调，告别“先背书再刷题”，推理泛化双提升｜中科院&美团等
中国科学院自动化研究所联合美团提出单阶段监督 - 强化微调方法 SRFT，结合监督微调与强化微调，解决传统两阶段方法的不足，在多任务中提升推理和泛化能力。
Murati翁荔陈丹琦公司发布首个产品，让大模型微调门槛暴降，要重新发明一个OpenAI
Thinking Machines Lab发布首个产品Thinker，让模型微调像改Python代码一样简单。它是用于微调语言模型的灵活API，降低了大模型微调门槛，受到业界关注。此外，该公司还尝试重新发明OpenAI，而OpenAI正打造社交模式。
无需训练的LLM对齐方法综述
大型语言模型应用引发担忧，传统微调方法有短板，免训练对齐（TF Alignment）应运而生。本文是首篇系统综述TF对齐技术的论文，提出三阶段分类框架，实验显示TF方法优势明显，还指明未来研究方向。
推理时扰动高熵词，增强LLM性能
香港科技大学（广州）研究团队发现LLM推理时，一小部分高熵词显著影响输出正确性。基于此提出MTI方法，含Selective CFG intervention与Lightweight negative - prompt guidance，无需额外训练，能提升模型推理能力。
LLM-based Agent的代码生成综述
这篇2025年的综述指出，传统代码生成技术难完成复杂开发任务，而基于大语言模型（LLM）的代码生成代理应运而生。它把LLM作为“大脑”，具备自主规划等能力。文章梳理了该领域的核心特征、技术体系、应用实践等，也剖析了挑战与未来方向。
AI三问：Agent、LLM、RAG，一文厘清！
文章介绍大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）和AI智能体（Agent）三种架构。阐述其概念、工作原理、应用场景、优缺点，还做了横向对比，给出选用建议，最后提及混合架构与未来趋势。