「后训练流程」共找到 4341 篇相关文章
大模型微调知识与实践分享
文章详细介绍大型语言模型(LLM)微调知识与实践,包括模型结构、参数量等知识,以及Prompt工程、数据构造、LoRA微调等技术点。还给出微调实践流程,介绍相关平台和框架,如星云、TuningFactory等。
PyPI遭投毒!LiteLLM用户Python启动就中招,个人凭证秒泄露
PyPI被投毒,LiteLLM的1.82.7和1.82.8版本被植入信息窃取程序,安装后SSH密钥等数据会泄漏。该漏洞源于Trivy被篡改,攻击者借此发布恶意版本。已给出自检流程,供应链攻击或常态化。
告别RAG相似匹配!百度Agentic-R为多轮搜索重塑检索器
传统检索增强生成(RAG)有“单跳”局限,多跳推理易出错。人大高瓴与百度提出面向智能搜索的检索器训练框架 Agentic - R,采用双视角打分和双向飞轮模式,在多数据集上表现出色。
Emu3.5:能够原生预测下一状态的多模态世界模型,媲美Nano Banana
北京智源研究院推出多模态世界模型Emu3.5,能原生预测视觉和语言下一状态。用超10万亿token数据预训练,后经强化学习训练。团队提出DiDA提升推理效率,其性能媲美Nano Banana,项目已开源。
说句话,造个3D世界!腾讯VibeWorlding氛围造世界
香港科技大学(广州)和腾讯团队开源VibeWorlding框架,实现说句话造3D世界。它由VWE - Bench和VibeWorlding - Gym组成,开源模型经强化学习训练后成绩逆袭,证明强化学习解锁3D推理潜力巨大。
阶跃新模型快到“没推理”!印奇上任,果然气势一新
印奇上任后,阶跃星辰发布新一代开源Agent基座模型Step 3.5 Flash,总参数196B,支持256K上下文窗口。它推理快,适配多家芯片厂商,在多场景表现出色,还具备端云协同能力,架构也有多项优化。
狂揽4万星!换掉OpenClaw太爽了,5美元就能养个AI打工人
Hermes Agent是NousResearch推出的开源Agent神器,上线后在GitHub超4万星。它运行在用户服务器,有六大核心特性,能跨平台对话。技能自维护,形成记忆 - 技能 - 训练数据闭环,应用场景丰富,演进注重安全、稳定与智能。
极简主义的胜利:清华团队用最简单的强化学习配方刷新1.5B模型纪录
清华、伊利诺伊大学和上海AI实验室团队提出JustRL架构,仅用单阶段训练和固定超参数,在1.5B模型上刷新性能纪录,计算量仅为复杂方法50%,挑战了复杂技术堆叠现状。
投奔小扎,Jason Wei连发两篇博文公布“屠龙术”:一个公式看透AI,一条心法指引人生
OpenAI研究科学家Jason Wei被小扎挖走后连发两篇文章。一篇提出“验证者定律”,指出训练AI解决任务难易与可验证性成正比;另一篇从强化学习悟到人生要走On - Policy路线,发挥自身优势。
用2D先验自动生成3D标注,自动驾驶、具身智能有福了丨IDEA团队开源
IDEA团队张磊团队提出OVSeg3R开集3D实例分割学习新范式。它无需人工后处理和3D掩码标注,降低训练成本,有望让3D实例分割商业落地,可用于自动驾驶、智能家居等领域。