「点监督」共找到 936 篇相关文章
大模型刷数学题竟有害？CMU评估20+模型指出训练陷阱
CMU团队评估20多个大模型，发现只有强化学习（RL）训练的模型能将数学推理技能广泛迁移到其他任务，监督微调（SFT）训练的模型迁移有限甚至无迁移。研究还探索差异原因，表明RL微调更具优势。
大厂离职后，白天是保安，夜里是 AI 创造者
本文讲述杨晨从大厂运营离职后成为保安，白天观察人间百态，夜里用AI搞创作。他用AI为家人、朋友做工具，还帮公司做定制化工作流，赚了点小钱。他也想记录普通人故事，认为大家可借AI改变生活。
谷歌卷土重来：你大爷还是你大爷
上周谷歌横扫科技媒体头条，英伟达官方X账号点赞谷歌TPU成绩后话锋一转称自家产品领先。此前有传闻Meta考虑换用谷歌TPU，消息致英伟达市值蒸发、谷歌市值上涨。今年谷歌发布Gemini - 3系列模型，其自研芯片TPU引发关注。
华为超树HTP：不写示例、不调PDDL，AI规划约束通过率飙升62.6%
文章介绍华为超树HTP，它是完全自主、可泛化的推理新范式。能让LLM在超树结构上完成规划，不依赖人工示例和外部规划器，在复杂规划benchmark上实现SOTA准确率并降低token成本，还阐述其原理、创新点及应用实例。
本周推荐的6个超级6的Github开源项目！
本文推荐6个Github开源项目，包括Tabler（HTML仪表板UI工具包）、KrillinAI（AI视频工具）、Simple mind map（思维导图工具）、Sniffnet（网络流量监控工具）、Supabase（Firebase替代品）、FeHelper（开发者浏览器扩展），介绍了各项目特点与功能。
引入小目标注意力模块改进YOLO12用于无人机视角下的岸边人员玩水检测
文章介绍用小目标注意力模块改进YOLO12，用于无人机视角下岸边人员玩水检测。先介绍YOLO12特点与结构，再说明小目标注意力模块CBAM优势、流程及代码，接着阐述改进方法、数据集情况，最后给出训练和测试模型的代码与结果。
当EDA（消息驱动架构）遇到AI Agent：消息驱动在智能体时代的重生
文章探讨消息队列与AI Agent的融合。回顾消息队列发展历程，阐述多智能体协作系统成为AI落地核心架构的原因，分析消息队列与AI Agent的融合点，介绍Apache Pulsar对AI Agent的赋能，还展望了AI与中间件的双向进化。
Make SFT Great Again！从SFT到DFT：一权重之差，泛化之跃
大型语言模型的监督微调（SFT）简单高效，但泛化能力弱于强化学习（RL）。本文直击 SFT 核心缺陷，揭示其泛化瓶颈源于隐含的“病态奖励结构”，并提出仅需单行代码修改的动态微调（DFT），实验表明其效果显著。
MIRIX重塑AI多模态长期记忆：超Gemini 410%，节省99.9%内存，APP同步上线
UCSD和NYU团队推出开源的MIRIX，全球首个多模态、多智能体AI记忆系统。它表现亮眼，在多任务中超越传统方法，有类人记忆系统等特点，还上线Mac端应用，开启大模型从对话生成到长期记忆驱动心智的新周期。
a16z：AI 产品初期用户流失高很正常，M3 留存才是评估 PMF 的关键
a16z研究团队分析数百家AI企业后发现，将衡量用户留存率基准点从M0后移至M3，能更清晰评估PMF和GTM策略。AI产品留存曲线分获客、留存、扩张三阶段，M12/M3比率是预测长期留存关键指标。