「后训练范式」共找到 4404 篇相关文章
从零开始200行python代码实现LLM
文章从传统思路出发，用Python实现极简大语言模型，介绍从零基础到Bigram模型的过程，包括词汇表、模型训练推理等内容，还讲解了PyTorch基础，最后实现pytorch版Bigram模型，后续将实现完整GPT。
软件 3.0 时代来临
OpenAI 联合创始人 Karpathy 在 AI Ascent 2026 大会提出软件正经历第三次范式转移。从 Software 1.0 到 3.0，人类参与编程方式不断变化，3.0 用自然语言编程，中间层应用被模型原生能力吞噬。
彻底改写Transformer！「能量驱动架构」横空出世，通用推理时代要来了？
UIUC、斯坦福与哈佛联合提出全新「能量驱动Transformer（EBT）」架构，打破「前馈即推理」旧范式，以能量最小化模拟人类思维，训练更高效、推理更精准，在多方面超越传统Transformer。
GPT-5 最强大的，是编程
据报道，OpenAI的GPT - 5即将到来且早期反馈积极。它在编程领域表现突出，尤其在实际编程任务上有提升，不过其具体形式存疑，改进或多来自后训练阶段的强化学习。
多人会话视频生成新突破：香港科技大学，浙江大学用单人数据实现多人交互视频生成
香港科技大学、浙江大学等开源 AnyTalker，提出音频驱动多人交互生成新范式。它用创新机制和两阶段训练策略，以少量数据实现多人视频生成，还构建评估指标，性能超现有方法。
北航，清华，北大联合发布： 异构智能体协同强化学习！
北航、清华、北大联合发布异构智能体协同强化学习论文。提出 HACRL 新范式，实现异构智能体双向互学与独立部署统一；还有 HACPO 算法弥合智能体差异。实验显示性能提升且成本降低，为多智能体协同学习指明方向。
Karpathy再放大招：8000行代码复现ChatGPT全栈，最低成本仅100美元，4小时跑完
Andrej Karpathy发布项目nanochat，是全栈式ChatGPT克隆体训练/推理流水线，代码约8000行，覆盖训练分词器、预训练等完整流程。介绍不同成本下模型表现，还回答网友关于架构、训练数据等问题。
从Foundation Model到Physical AI，三星「杀入」大模型核心战场
三星正快速进入大模型核心战场，构建Foundation Model体系，采购GPU用于AI基建。它提出Meki架构、M2RL训练范式和LiveClawBench评测体系，由AI Model TF团队推进，负责人是唐业辉。
商汤SenseNova U1深度拆解，原生统一架构终结缝合时代
文章深度拆解商汤科技开源的新一代模型「日日新 SenseNova U1」，介绍其基于 NEO - Unify 原生统一架构，在数据、训练与推理深度协同，多维度测试成绩亮眼，代表多模态从拼接走向原生建模新方向。
扎克伯格发文正式告别“默认开源”！网友：只剩中国 DeepSeek、通义和 Mistral 还在撑场面
Meta 首席执行官扎克伯格分享“个人超级智能”愿景，透露公司调整 AI 模型发布策略。此前 Meta 强调开源优势，如今态度转变，巨额投入后或暂停开源新模型，计划并行训练开源与闭源模型。