「训练方法」共找到 3276 篇相关文章
机器人长出800个心眼？阿里达摩院开源具身新大脑，硅谷又坐不住了
2026年具身智能竞争激烈，阿里达摩院开源RynnBrain“具身大脑”。它采用分层架构，在16项评测中超越前沿模型。还介绍了核心技术、训练策略等，且全系列模型、评测基准和代码均开源。
刚刚，1500名作家向 AI 宣战！
1500位作家联名向美国出版商发公开信，要求拒绝AI生成的书籍内容，称创作被AI“偷走”，还指出AI有声书取代人类、耗能大等问题。此前法院裁定用受版权书籍训练AI属合理使用。
阿里智能体多轮推理超越GPT-4o，开源模型也能做Deep Research
通义实验室推出自主信息检索智能体WebDancer，其通过系统化训练范式为构建智能体提供路径，也为在开源模型上复现Deep Research系统提供指导。它在多数据集测试中表现出色，团队还对其未来应用做了展望。
AI竟会「自己认错」？破解多智能体协作「罗生门」，斩获ICML 2025 Spotlight
多智能体AI系统任务失败后，开发者常难定位问题。PSU、杜克大学与谷歌DeepMind等机构提出「自动化失败归因」，发布Who&When数据集，探索三种归因方法，虽目前效果欠佳，但为打造可靠系统提供方向。
Multi-Agent 的灵活编排之路
文章从Copilot 3.0架构规划模块出发，结合DeepSeek R1强化学习训练实践，探讨多智能体架构下大模型编排智能体解决问题。分析Copilot 2.0局限并介绍3.0升级，指出难点，展示效果对比及解决方案。
人大-清华-腾讯发布：音频 - 视觉多模态任务统一框架
人大、清华和腾讯合作发布Crab论文，目标是实现多模态场景理解任务的高效一统。它针对音频 - 视觉理解模型难点提出解决方案，构建数据集、设计LoRA结构、统一架构，训练分预训练和指令调整两阶段。
全球闲置算力训个模型，性能媲美R1，老黄天塌了！Karpathy曾投资它
全球首个分布式RL训练模型INTELLECT - 2发布，整合闲置算力完成训练，成本降低，性能媲美DeepSeek - R1。其采用分布式异步强化学习范式，团队开源四大关键组件，还获Karpathy等投资，未来有多项计划。
NeurIPS 2025 Spotlight | GeoSVR：稀疏体素的新潜力——超越3DGS系列的高精度三维表面重建
计算机视觉中表面重建难题待解，现有方法有瓶颈。北航等团队提出 GeoSVR 框架，围绕几何约束与表面正则化设计，在多数据集超现有方法，兼顾精度、完整性与效率，为多领域提供支持。
腾讯AngelSlim重磅升级！面向全模态的大模型压缩算法工具包，推理速度飙升 1.8倍！
近年来，推理阶段的成本等因素制约大模型规模化应用。腾讯混元升级的 AngelSlim 围绕 Eagle3 投机采样训练范式构建系统化实现，支持多模态场景，最高可实现 1.9× 推理加速，还具备多亮点。
ICLR2025 | LLM为什么能拒绝回答有害问题呢？
该论文首次系统性研究注意力头在LLM安全中的作用，提出Ships和Sahara方法，在极少参数改动下显著降低模型安全性，发现不同模型安全头高度重叠，为理解模型安全机制提供新视角。