「两阶段监督微调」共找到 1090 篇相关文章
蚂蚁开源 Ring-1T，成就推理、编程、通用智能三冠王
蚂蚁开源团队推出 Ring-1T 模型，它结合强化学习与多阶段推理机制，实现从‘模仿’到‘思考’的转变。该模型在多基准测试表现优异，其高性能得益于 IcePop、C3PO++、ASystem 三项关键技术。
实时交互式长视频生成
文章提出用于实时交互式长视频生成的帧级自回归框架 LongLive，解决了长视频生成在效率和质量方面的挑战，具备长视频生成、实时推理、高效微调等亮点，还给出安装、推理、训练等步骤。
LLM工业级自进化：北邮与腾讯AI Lab提出MoE-CL架构，解决大模型持续学习核心痛点
北邮百家AI团队与腾讯AILab提出MoE - CL架构用于LLM自进化持续指令微调。其结合‘解耦LoRA专家’与‘GAN对抗降噪’，在腾讯业务及基准测试中效果佳，降低人工成本，准确率优于主流方法。
Marble登场！告别不稳定与变形，持久探索3D世界
李飞飞团队World Labs推出Marble并开放有限测试预览，基于图像或文本提示可生成3D世界，具有持久、稳定、风格多样等特点。用户能导出使用，在浏览器自由导航，虽有局限但潜力大。
市值超1500亿！江西宜春小镇走出“光芯片之王”
在全球AI算力竞赛白热化阶段，天孚通信创始人邹支农凝视新获专利的光接收器组件。他从江西宜春高安农村走出，攻克日本垄断的光通信技术，将公司市值推至1548亿，还在家乡投资兴业。
企业落地 NL2SQL，需要的是 AI-ready data 和 小模型
当NL2SQL从Demo走向生产，关键是‘更干净的数据底座 + 更小的专用模型 + 更可控的工程化流程’。文章指出先数据后模型，小模型足够用且落地成本低，评估要换维度，还介绍了工程化路径等内容。
刚刚，OpenAI发布CoT监控，增强AI Agent自主能力
今天凌晨，OpenAI发布思维链（CoT）监控技术论文，用于监督AI Agent，增强其自主性。思维链监控可调试故障、合规审计，是构建安全透明AI的蓝图，文中还提及CoT监控必要性及有效方法。
10分钟搞定Excel世锦赛难题！首个超越人类Excel Agent，网友：想给它磕一个
Shortcut号称是「第一个超越人类的Excel Agent」，能在约10分钟解决Excel世界锦标赛复杂案例，准确率超80%，还能处理金融建模等任务。但它有格式化懒、多轮对话不佳等局限，目前处早期预览阶段。
香港科技大学、Manycor开源空间大模型，超3000颗星
香港科技大学、Manycore联合开源空间大模型SpatialLM，用于处理3D点云数据。它结合点云特征提取、对齐和语言生成，实现高效转换。研究团队经多种尝试选定基于点的方法及Sonata编码器，还选Qwen2.5 - 0.5B为基础模型。
紫东太初开源视觉神经增强方法，即插即用终结多模态幻觉 | ACL 2025
中科院自动化所等团队提出VHR方案，通过“视觉神经增强”机制放大模型视觉关键注意力头输出，降低幻觉现象。此前主流方法多作用于最终输出阶段，VHR深入干预内部机制，还介绍了SSL语义引导方法。