「后训练流程」共找到 4341 篇相关文章
7B模型“情商”比肩GPT-4o,腾讯突破开放域RL难题,得分直翻5倍
腾讯混元AI数字人团队提出RLVER框架,解决开放域RL在真实交互中的‘情商’优化困境。经其训练的Qwen2.5 - 7B模型在情感对话基准得分跃升,比肩顶级商用模型,团队还有诸多启发性发现。
AI x 保险图谱:第一家 AI-Native 的保险独角兽会长什么样?
保险业规模庞大但运营效率极低,超 60%流程依赖人工,索赔周期长、客户满意度低。过去两年,LLMs 提升了 AI 处理非结构化信息的能力,使 AI 接管保险核心流程成为可能。GenAI startup 围绕保险流程构建产品,AI-native 保险公司也应运而生。
sglang 源码学习笔记(二)- backend & forward 过程
本文深入解析sglang forward核心实现全流程,介绍了forward传递过程、AttentionBackend数据结构,以flashinfer为例展开分析,还说明了cudaGraphRunner初始化、Capture、Replay过程,助读者理解代码。
端到端GUI智能体首次实现“犯错-反思-修正”闭环,模拟人类认知全过程
南洋理工大学MMLab团队提出框架GUI - Reflection,让端到端多模态GUI智能体有“自我反思”能力。它在各训练阶段引入“反思与纠错”机制,实验证明该框架能提升智能体能力。
谷歌 agent-skills 根治 6 大 AI 编码通病
Chrome团队的Addy Osmani将Google的senior流程写入agent - skills,用24个Markdown文件针对AI编码时Agent常犯的6大错误,写死补救流程,提升Agent编码质量。
世界模型开始做减法?LeCun团队和清华团队给出两种思路
近期,Yann LeCun团队的LeWorldModel用简洁JEPA实现从像素端到端训练世界模型,降复杂度且验证潜在空间物理刻画能力;清华团队的Fast - WAM探讨推理阶段显式生成未来必要性,给出高效替代路径。
告别数据「噪音」,UCSD大模型推理新方法DreamPRM充当「信号放大器」,登顶MathVista测评榜
DreamPRM由加州大学圣地亚哥分校团队开发,在MathVista测评榜夺冠。它通过双层优化框架解决多模态过程奖励模型训练难题,能与多模态大模型集成,提升推理能力,实验效果显著。
LeCun发布最新世界模型:首次实现16秒连贯场景预测,具身智能掌握第一视角!还打脸用了VAE
LeCun团队推出PEVA模型,让具身智能体学会人类“预判能力”,首次实现16秒连贯场景预测。它结合结构化动作表示与条件扩散Transformer,用真实数据训练,解决长时序问题,还能筛选最优动作。
编程 Agent 如何重塑工程、产品和设计
软件公司 EPD 目标是做出好软件,产出为代码。编程 Agent 让写代码变简单,使 EPD 角色定位改变,如 PRD 传统流程终结、瓶颈转向评审、通才更有价值等,各角色需适应新变化。
ICLR 2026|在「想象」中进化的机器人:港科大×字节跳动Seed提出WMPO,在世界模型中进行VLA强化学习
香港科技大学 PEI - Lab 与字节跳动 Seed 团队提出 WMPO 新范式,可让具身智能在‘想象中训练’,解决传统 VLA 训练瓶颈,目前论文、代码与模型均已开源。