「两阶段微调」共找到 1556 篇相关文章
微软：DeepSeek-R1等推理模型循环的原因找到了
前几天，DeepSeek - R1论文更新，披露诸多细节。重点是推理模型在低温/贪心解码下易循环，根源是学得不对，如风险规避式复读、时序相关错误复读，还给出解决方案。
芯片初创公司的斩杀线
IC设计语境里，初创公司有生死线和温饱线“斩杀线”，过不了红线可能出局。融资阶段投资机构设对赌协议，形成创始人个人“生死线”，创业团队需布好三道防火墙避免陷阱。
大模型幻觉的源头找到了！清华团队锁定大模型宁愿说谎也要讨好人类的神经元
清华大学研究团队深度解剖大语言模型微观机制，确认幻觉关联神经元存在，揭示其与过度服从行为相关。通过干预神经元激活状态可增减模型幻觉行为，为开发可靠 AI 系统提供靶点。
官宣！姚顺雨出任腾讯首席AI科学家，带队大语言模型、AI Infra
12月17日腾讯官方消息，腾讯升级大模型研发架构，新成立AI Infra部等。姚顺雨出任首席AI科学家，兼任AI Infra部、大语言模型部负责人，他在智能体方向成果多，论文总引用超1.9万。
NeurIPS 2025 | 告别全量扫描！浙大提出COIDO：破解多模态数据选择「高耗」难题
浙大提出 COIDO 框架解决多模态数据选择「高耗」难题。它摒弃全量扫描，用轻量级评分器和小样本采样，将重要性和多样性的优化统一。实验显示，它性能与效率双优且有强泛化性。
从 “管好数据” 到 “让数据生智”，华为再发新作《数据空间探索与实践》| 文末赠书
2025年11月15日，机械工业出版社牵头举办研讨会，庆祝《华为数据之道》发行五周年及《数据空间探索与实践》上市。行业大咖齐聚，共话数据治理演进，两书为行业提供了有价值的参考。
轻量高效，即插即用：Video-RAG为长视频理解带来新范式
现有视觉语言模型处理长视频面临诸多难题，厦门大学等联合提出轻量高效、无需微调的 Video-RAG 框架，采用多模态辅助文本检索增强生成，解决长视频理解问题，适用于多场景。
AI 创业最大的问题，不是 FOMO，而是没想清楚
Anthropic 对齐研究负责人 Jordan Fisher 在 YC 分享中提出诸多 AI 创业思考，如按两年后世界规划产品、软件是否商品化、信任问题及护城河等，虽当下多无答案，但思考很重要。
景不动人动，MLLM如何面对「移步换景」的真实世界？OST-Bench揭示多模态大模型在线时空理解短板
上海多所高校研究者提出 OST - Bench，从智能体探索场景动态在线视角挑战大模型能力。它更贴近真实世界，揭示主流多模态大模型在线时空理解短板，为未来模型发展指明方向。
OpenAI×英伟达，可能创造了人类史上最大万亿级泡沫
短短两周内，OpenAI、英伟达等企业间巨额投资与合作掀起资本风暴。资金循环流动形成封闭回路，看似产业协同，实则暗藏泡沫风险，引发业内对其是技术发展还是泡沫的争议。