「自主训练」共找到 2601 篇相关文章
拒绝Reward Hacking！港科联合快手可灵提出高效强化学习后训练扩散模型新范式
使用强化学习微调扩散模型时，常面临Reward Hacking和KL正则化阻碍探索收敛的问题。港科等团队提出GARDO框架，通过门控自适应正则化和多样性感知优化，解决痛点且全面开源。
0人工参与实现梯度更新！MIT新框架让AI自动生成微调数据，权重自主升级
MIT提出新强化学习框架SEAL，可让模型生成微调数据和自我更新指令，实现权重更新。无需人工，模型能自动梯度更新。经知识注入和小样本学习实验验证效果，还介绍了其双循环工作机制。
英伟达的AI已经开始接管整个项目了？SATLUTION自主进化代码库登顶SAT竞赛
NVIDIA Research提出SATLUTION框架，将LLM代码进化能力扩展到完整代码库规模，能处理复杂项目。它协调LLM智能体对SAT求解器代码库迭代优化，在SAT竞赛中超越人类冠军，成本低且效率高。
推荐大模型来了？OneRec论文解读：端到端训练如何同时吃掉效果与成本
随着AI发展，推荐系统面临诸多问题，快手技术团队提出OneRec，以端到端生成式架构重构推荐系统全链路，在效果与成本上实现突破，已在快手双端服务用户，也有需完善之处。
一招缓解LLM偏科！调整训练集组成，“秘方”在此 | 上交大&上海AI Lab等
上海交大和上海AI Lab联合团队提出IDEAL方法，可提升LLM综合性能。研究发现SFT阶段数据数量非关键，配比不当会加剧模型“偏科”。以Llama3.1 8B测试，IDEAL能提升代码能力，还指导了超参数选取。
图像分词器造反了！华为 Selftok：自回归内核完美统一扩散模型，触发像素自主推理
华为盘古多模态生成团队推出 Selftok 技术，通过反向扩散将自回归先验融入视觉 token。它突破传统，实现因果 token、强化学习友好型 token 及纯 AR 大一统架构，实验在多方面表现优异，论文还入选 CVPR 2025 最佳候选。
AI无限生成《我的世界》，玩家动动键盘鼠标自主控制！国产交互式世界模型来了
昆仑万维带来交互式世界模型Matrix - Game，可让用户用键鼠探索创作虚拟内容。它发布了Matrix - Game - MC数据集、主模型和GameWorld Score评测体系，在多项评测中领先，还能在多领域发挥作用。
AI花17小时写了篇30页学术论文！自主选题，包含实验，还符合APA格式规范
Virtuous Machines AI系统花17小时、114美元，找288个真人做实验，写了篇30页认知心理学领域学术论文，从选题到成稿全自动化。其架构独特，不过也存在理论误解等小缺点。
人类或将沦为“NPC”！智谱创始人唐杰最新研判：LLM正从攻克长程任务到全自主进化
智谱创始人唐杰认为今年LLM技术突破点在长程任务，能在智能体环境交互完成复杂任务。随能力提升，将迈向‘无人公司’时代，人类或成‘NPC’。后续要攻克记忆、学习等技术，实现自我进化，重塑产业。
突破视觉仿真算力瓶颈！新一代具身智能仿真框架开源：高吞吐并行高保真渲染助力规模化训练
具身人工智能向以视觉为中心转型，但面临“看得真”和“训得快”难题。清华大学智能产业研究院等提出GS - Playground通用多模态仿真框架，融合高吞吐量并行物理仿真与高保真视觉渲染，成果被RSS 2026录用，将开源。