「两阶段流程」共找到 2005 篇相关文章
5000万用户、5000万美金ARR，全球第一AI创作消费平台要做AI时代Roblox
在AI大模型军备竞赛中，用户侧出现‘智能过剩’。SeaArt成立两年半成全球访问量第一的AI内容创作社区，其2.0版本SeaVerse实现全流程自动化。该公司不陷‘卖模型’陷阱，商业模式独特，有望成AI时代全民级内容平台。
NeurIPS 2025 | 中科大、港中深、通义千问联合发布CoRT：仅30个样本教会大模型高效推理，token消耗降低50%
大型推理模型在精确数学计算上存在问题，如认知冲突、行为低效、数据稀缺。中科大、港中深、通义千问联合推出CoRT框架，用创新数据合成与多阶段训练，提升模型推理能力和效率，成果已开源。
训练数据量降低1万倍，谷歌提出超高质量数据主动学习方法
将大模型应用于特定领域需数据微调，但筛选高保真训练数据难度大、成本高。谷歌提出新主动学习筛选流程，能将训练数据规模降1万倍，还提升模型与人类专家一致性。经实验验证，该方法效果显著。
无需训练的LLM对齐方法综述
大型语言模型应用引发担忧，传统微调方法有短板，免训练对齐（TF Alignment）应运而生。本文是首篇系统综述TF对齐技术的论文，提出三阶段分类框架，实验显示TF方法优势明显，还指明未来研究方向。
刚刚，MOSS孙天祥创业，直播AI4AI大规模科研
创业公司Analemma将全球公开直播部署端到端AI研究系统FARS，目标是全自动完成100篇论文，直播预计持续一个月。FARS是无人类干预、纯AI驱动的系统，能完成科研全流程。其创始人是孙天祥，团队年轻且获数千万美元融资。
CVPR史上首次！中国车厂主讲AI大模型，自动驾驶也玩Scaling Law?
世界计算机三大顶会之一CVPR 2025落幕，小鹏汽车作为唯一受邀车企，其世界基座模型负责人发表演讲分享成果。小鹏用强化学习打造‘AI大脑’，还自研‘世界模型’，从云到端全流程优化，展现中国车企在自动驾驶的创新实力。
诺奖得主实验室走出的中国团队，正用世界模型重构生命分子设计
过去 AI 分子设计多困于‘模态孤岛’，难以跨模态理解和设计。诺奖得主实验室走出的中国团队推出 ODesign 开源项目，将多模态分子纳入统一框架，展现跨模态迁移能力，团队创立英灵殿科技欲重构药物研发流程。
AI看图一本正经胡说八道？「一拉一推」让模型看得全又准｜微软x清华
随着视觉 - 语言模型（VLM）推理能力增强，‘看错’问题凸显。现有方法有局限，微软亚洲研究院与清华提出BiPS，从训练阶段重塑模型‘看图方式’，通过‘一拉一推’机制让模型‘看全又准’，实验效果显著。
下一代目标检测模型：3B参数MLLM Rex-Omni首度超越Grounding DINO，统一10+视觉任务
IDEA研究院团队用3B参数的Rex - Omni打破MLLM目标定位精度僵局。它统一视觉任务，结合坐标编码与强化学习，在多项检测基准超Grounding DINO等，解决定位和行为缺陷，为MLLM成下一代检测模型提供方案。
成本不到8千美元！新浪微博1.5B小模型超越近万亿参数模型
新浪微博开源的VibeThinker - 1.5B模型，仅15亿参数、训练成本不足8000美元，却在顶级数学竞赛基准击败近万亿参数模型。它采用频谱到信号原则，分两阶段训练，性能出色，成本低且数据无污染。