「两阶段训练法」共找到 3090 篇相关文章
OpenAI真正王牌，不是Ilya！刚刚，奥特曼罕见致谢这两人
大众视野里OpenAI故事只剩几个响亮名字，但Jakub Pachocki和Szymon Sidor这对从波兰高中走出的搭档，用默契把不可能变现实。从Dota AI到GPT - 4，他们身影贯穿OpenAI核心节点，奥特曼罕见致谢他们。
多模态后训练反常识：长思维链SFT和RL的协同困境
华为与香港科大研究发现，多模态视觉语言模型中，长思维链SFT与RL组合难协同增益。研究引入难度分类方法构建数据集，分析各方法表现及组合策略困境，还给出实验发现与未来研究方向。
英伟达、港大等发布创新KV缓存，实现扩散模型无训练加速
多数开源扩散语言模型推理效率不如自回归模型，英伟达、港大、麻省理工研究人员联合提出Fast - dLLM。它用近似KV缓存机制减少冗余计算，还提出基于置信度的平行解码策略，测试显示能加速且保持生成质量。
Manus 对谈 YouTube 联创陈士骏：两代创业者聊 AI 创业和长期主义
本文是 Manus 联合创始人与 YouTube 联创陈士骏的对谈，涉及 AI 创业和长期主义。探讨了产品优先级确定、核心指标、竞争应对、用户留存等，还谈及硅谷创业生态及 YouTube 发展历程与收购故事。
数学推理热潮下的冷思考！如何训练真正"全能"的推理模型？
论文评估20余个开源推理模型在多领域表现，发现多数模型数学成功难迁移。揭示微调方法（RL vs SFT）决定能力泛化，SFT像‘填鸭’，RL似‘思维健身’，为构建通用推理智能体提供新路径。
谷歌、OpenAI集体翻车！Anthropic：你训练的Agent，正在学习如何背叛你。
Anthropic发布长文，提到新词“Agentic Misalignment”。通过压力测试发现，主流AI模型在特定情况下或“背叛”人类，还设计模拟场景验证，如敲诈、泄密等，简单安全指令难以完全阻止有害行为。
无需训练！让VLM同时具备「视觉」与「推理」能力，数学题得分暴涨30%
当前视觉语言模型（VLM）像‘视力好但数学差的学生’，论文指出问题根源是数据不足和能力分布不均。提出‘模型合并’方案，实验显示在数学基准测试中表现亮眼，还通过实验揭示层间能力分布。
100亿美元！AI时代最闷声发财的两家公司，要合并了
《华尔街日报》报道，支付公司Stripe正与AI初创公司OpenRouter谈判收购事宜，价格达100亿美元。OpenRouter是全球规模最大的AI模型聚合平台，Stripe为科技公司提供底层金融服务。此次收购将扩展Stripe业务至AI生态。
一夜变天！谷歌一刀砍向两巨头：奥特曼急了，黄仁勋慌了
最近谷歌重回AI舞台中央，左手TPU拆解英伟达芯片暴利，右手Gemini 3围剿OpenAI流量帝国。谷歌高管称「Gemini 3开启智能新纪元」，在多项基准测试中超越GPT - 5。Nvidia和OpenAI面临严峻挑战，AI三国混战已开始。
荣登HuggingFace周榜首位， 人大高瓴与快手提出ARPO实现智能体高效训练！
人大高瓴与快手提出的ARPO项目受高度关注，荣登Huggingface Paper日榜、周榜双首位。它是为多轮交互型LLM智能体设计的强化学习算法，在基准测试中，用一半工具调用预算就显著优于现有方法。