「算法自我进化」共找到 1325 篇相关文章
让大模型学会「自己教自己」！京东&中科院信工所连发三篇论文定义Self-Taught RLVR
京东和中科院信工所开展Self - Taught RLVR系列研究，连发三篇论文。从RLSD、NPO、CoPD三个维度探索让大模型自我指导。如RLSD解决信息泄漏，NPO引入有效学习信号，CoPD整合多专家能力，各有创新与良好效果。
数据分析师如何快速建立在 AI 时代最值钱的能力：一份可落地的行动路线图
文章借Snowflake分享，探讨数据从业者在AI时代的核心能力。介绍AI从工具到执行者的进化，指出数据叙事成稀缺技能，还给出普通职场人90天AI逆袭路线图，强调人类在决策判断上的不可替代性。
GPT-5暴写「屎山代码」！14个Prompt，看穿GPT-1到GPT-5七年智商进化史
GPT-5发布半月表现未达预期，Peter Gostev对比GPT-4和GPT-5基准测试。OpenAI公开2018 - 2025 GPT进展网址，通过14个Prompt展示GPT-1到GPT-5在写诗、写代码、解题、解答专业与健康问题等方面的实力进化。
碾压π0.5，复旦团队首创「世界模型+具身训练+强化学习」闭环框架
复旦团队针对当前 VLA 策略依赖模仿学习、真实机器人在线 RL 成本高、传统物理仿真器有局限等问题，提出 ProphRL 框架。该框架以世界模型 Prophet 为核心，结合 RL 算法，为具身智能落地提供更可行路径，实验效果显著。
EMNLP2025 | SFT与RL的结合，vivo AI Lab提出新的后训练方法
vivo AI Lab 算法团队提出新的大模型后训练框架 GTA，综合 SFT 和 RL 优点，解决文本分类场景中 RL 收敛慢问题。论文已被 EMNLP 2025 录用，介绍了 GTA 框架设计思路、实验结果等，未来还将探索更多场景和大模型。
2025 的企业 AI 市场， Data &AI 占据主流视野
数据是 AI 模型学习和训练的基础，Data & AI 基础设施可打通数据与 AI 全链路。企业应用 AI 不应只关注算法和算力，还需重视私域数据。同时介绍了不同类型企业在 Data & AI 领域的特点及合作成本等内容。
《AI大模型时代老板必修课》
阿里云蒋林泉与钛媒体刘湘明在云栖大会展开《AI大模型时代老板必修课》对谈，围绕企业AI落地多方面关键议题交流。探讨了CIO角色进化、AI业务价值界定、企业战略制定等内容，为决策者提供实践指南。
中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【十三】｜GPT 架构如何工作 ？
本文是对GPT架构工作原理的解读。介绍了GPT与Transformer的关系，阐述其从输入文本到预测下一词概率的流水线，详述训练和推理流程，还提及GPT架构进化的混合专家（MoE）模型。
国产黑马自优化「超级大脑」，全闭环Agent杀疯！一站式AI原生基建来了
AI加速落地，行业需可持续进化系统框架。清华系中数睿智将全新框架集成到语思智能平台，其5D - RAG框架破传统RAG痛点，且在多领域落地，为产业智能升级提供路径。
用中等难度prompt做高效post training
近年来，RL后训练在LLM发展中至关重要，但传统方法效率低。本文提出PCL轻量级算法，通过动态选中等难度提示提升LLM后训练效率，经多基准实验验证其优越性，也指出方法局限与未来方向。