「后训练系统」共找到 5097 篇相关文章
编程智能体的隐藏bug，被上交IPADS团队用数学逻辑给揪出来了
上海交通大学 IPADS 研究团队打造 FM - Agent，实现大规模系统全自动正确性推理。它能从顶尖编程智能体生成的大规模系统中找出隐藏 bug，还提出新规约生成方法，在绝对严谨与工程可用间找到平衡。
融资数亿元，我们和贝塔无限刘武龙聊了聊具身系统创新
AI科技评论对话贝塔无限刘武龙，探讨具身智能。刘武龙有丰富华为履历，其团队获数亿融资。他分析技术路线分歧，提出具身大脑定义，还谈数据采集、产品切入与商业化等，认为系统工程团队有望胜出。
豆包手机底层系统被曝是锤子 SmartisanOS！官方深夜回应微信登录异常等
近日，豆包手机助手发售被抢购一空。随后有博主发现其底层系统疑似锤子 SmartisanOS。此外，该助手还出现微信登录异常、被指侵犯隐私等问题，官方深夜回应称是技术预览版，面向特定人群，会保障隐私。
心芯相栖黄思铭：我们做了只像狗狗一样的小猫 | 00 后创业者系列
2023年，黄思铭因世界变化快、大学教材陈旧而从杜克休学。他结合自身幸运经历，想借AI普及优质关系。2024年6月，其团队上线虚拟角色小喵希拉，教AI与人做朋友，目前已获不少用户。
Alibaba力作:Ovis-U1 融合理解、生成与编辑，解锁无限可能
OpenAI 2025 年推出的 GPT - 4o 结合图像与语言能力，但引发视觉解码器设计及统一模型训练问题。Alibaba 力作 Ovis - U1 单一模型能完成理解、生成与编辑任务，介绍了其架构、训练过程和应用。
X上63万人围观的Traning-Free GRPO：把GRPO搬进上下文空间学习
年初 DeepSeek - R1带火大模型强化学习，GRPO成常见RL算法，但训练成本高。腾讯优图论文提出Training - Free GRPO，将GRPO训练范式迁移到上下文学习，成本低、泛化好，已开源。
关键突破：理论验证了 RL for LLM 路线的可行性
传统RLHF依赖人工标注偏好数据训练奖励模型，成本高且难扩展。本文发现任何通过Next - token预测训练的LLM内部隐含通用奖励模型，从理论和实验证明其可高效实现模型对齐。
ACL 2026 | 腾讯混元Agents工具学习新范式
腾讯混元团队在 ACL 2026 Findings 发布的 ToolCPT 指出，Agent 用不好工具病根在预训练。它从真实代码挖工具，写说明书，融入预训练，实验显示能有效提升工具运用能力，但也有局限和成本。
链式思维是幻象吗？从数据分布视角重新审视大模型推理，马斯克回复，Grok破防
亚利桑那州立大学研究发现，思维链（CoT）推理可能只是对训练数据分布内模式的复现，输入与训练数据分布有差异时，推理链条会失效。研究探究了CoT泛化性等问题，对实际应用提出警示。
OpenAI 迈出关键一步：LLM 黑盒不再是盲盒
OpenAI开源新研究成果，提出全新范式，训练权重稀疏的Transformer模型以提取人类可理解的电路。该方法分三步，关键结果显示稀疏模型优势多，但也存在训练成本高、规模有限等局限，还给出两条未来路线。