「两阶段监督微调」共找到 1090 篇相关文章
清华突破「光毒性」难题，活体显微进入无扰观测时代
清华大学团队研发出LF-denoising自监督去噪算法，可在超低光毒性下实现长时间高保真三维亚细胞成像，突破了长时间活体成像的光毒性限制，为多领域研究提供新工具。
Gemini 3预训练负责人警告：模型战已从算法转向工程化！合成数据成代际跃迁核心，谷歌碾压OpenAI、Meta的秘密武器曝光
2025年底大模型“年终决战”，Gemini 3强势突围。其预训练负责人Sebastian Borgeaud指出，谷歌转向“做系统”，AI进入“数据有限”阶段，合成数据等构成未来进化路径，还分享了预训练热点与挑战。
从“能用”到“敢用”：企业级 AI 落地的终极答案 | AICon 2025 收官
12月19 - 20日AICon 2025大会落幕，众多企业专家参与，探讨企业级AI落地。InfoQ王一鹏谈AI落地趋势与流畅度构建；大会发布「2025中国技术力量年度榜单」，多位嘉宾演讲分享AI见解，还有17个分论坛和合作展区。
AI终于学会「读懂人心」，带飞DeepSeek R1，OpenAI o3等模型
威斯康星大学麦迪逊分校联合清华的研究《MetaMind: Modeling Human Social Thoughts with Metacognitive Multi-Agent Systems》，将元认知理论融入LLM架构，使模型在心智理论测试达人类平均水平，揭示构建社交智能AI方法论。
阿里发了个简历AI神器，大小仅0.6B
阿里巴巴集团研究团队开发出基于布局感知的简历解析框架，在简历解析任务准确率逼近Claude - 4等顶尖大模型，处理仅需1 - 2秒，直击自动化简历解析痛点，已在阿里HR系统全面部署。
抖音SAIL团队联合港中文MMLab推出SAIL-Embedding：打通「视、文、音」的全模态嵌入
字节跳动抖音SAIL团队联合港中文MMLab提出SAIL - Embedding，专为大规模推荐场景设计，实现视、文、音统一表征，解决传统多模态模型局限，在抖音业务场景效果显著，相关技术报告已公开。
双管齐下：联邦学习防投毒攻击与梯度泄露，华南理工深北莫研究成果登上TMC与IoT
随着联邦学习在物联网系统广泛应用，数据隐私保护成难题。华南理工大学与深圳北理莫斯科大学合作，提出FedMSBA和FedMAR两种防御方法，分别解决参与方梯度泄露和服务器受攻击问题，在多方面实现突破。
从 ReasoningBank 到 MetaAgent，RL 未必是 Agent 自进化的必要解？
业内对智能体自进化的探讨开启多路线探索模式。除 RL 优化，记忆系统改进成新方向，如 ReasoningBank 机制。此外，业内还从智能体自我识别、工具和策略辅助等机制探索其他技术路线。
Claude Code 网页版曝光， 留给 Lovable 和 Manus 们的机会，可能，不多了
网友发现Claude Code网页版选项，虽被Anthropic撤回，但功能已曝光。它有三种安全级别，处于研究预览阶段，界面功能完整，欲打造云原生开发平台，或改变编程方式，也让竞品压力增大。
开发者狂喜：Thinking Machines发布首款产品Tinker，后训练麻烦全给包了
OpenAI前CTO创办的Thinking Machines推出首款产品Tinker，这是用于微调语言模型的API，能简化LLM后训练过程，支持前沿模型，使用LoRA技术降低成本，还发布开源库，多高校团队已试用。