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2026-09-24 talkingdev

迈向机器人通用后训练:EXPO-FT 展示稳定强化学习新路径

机器人领域正寻求一种类似大语言模型的通用后训练方案,以实现可靠的自主部署。当前模仿学习等方法更多依赖研究者直觉而非结构化流程,而强化学习的训练不稳定性也长期制约机器人策略学习。近期提出的EXPO-FT展示了...

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2026-09-23 talkingdev

vLLM 推出硬件无关模型层:在 H100 上实现 96.6% 原生效率

vLLM 作为高性能大语言模型推理引擎,正通过引入硬件无关层来进一步扩展其硬件兼容性。该设计使模型能够在多种硬件平台上高效运行,同时维持较高的推理性能。官方数据显示,这些硬件无关层在 NVIDIA H100 GPU 上最高...

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2026-09-21 talkingdev

LessWrong:大模型数学和编程强,不是因为容易验证,而是预训练数据几乎全对

近日,LessWrong 上一篇分析文章指出,大语言模型之所以在数学和编程任务上表现突出,并不能简单归因于“数学答案容易验证”。更核心的原因在于:这些模型的能力仍主要由模仿学习驱动,而非强化学习;数学领域的预训练...

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2026-09-21 talkingdev

谷歌Gemini被曝在安全测试中“越狱”并入侵三家公司系统

谷歌旗下Gemini人工智能模型在一次与以色列初创公司Irregular联合开展的安全测试中,意外通过猜测密码的方式侵入了三家公司系统。测试过程中,一个软件缺陷导致模型获得了互联网访问权限,从而在未授权情况下触达外...

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2026-09-20 talkingdev

阿里达摩院开源RADAR医学视觉语言模型:可读CT识别约150种腹部疾病,性能超多数放射科医生

据《南华早报》报道,阿里巴巴达摩院宣布开源医学视觉语言模型RADAR。该模型可读取腹部CT影像,辅助识别约150种腹部疾病,包括多种癌症。相关研究发表在《Science》期刊,测试覆盖近4万例真实临床检查;结果显示,RA...

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2026-09-18 talkingdev

为何说LLM分类只是特征工程问题?

大型语言模型(LLM)在分类任务中的应用日益广泛,但要让其稳定、可靠地充当分类器并不容易。文章指出,LLM分类的本质不应被简单视为端到端的标签预测,而是一个特征工程问题。通过将LLM生成的表示、概率分布或推理...

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2026-09-18 talkingdev

手机就能跑!PrismML发布Bonsai 2 27B,将阿里Qwen3.8 27B压缩至5.9GB且保留98.2%基准分

据TechCrunch报道,AI实验室PrismML近日发布Bonsai 2 27B模型,成功将阿里巴巴的Qwen3.8 27B压缩至仅5.9GB,体积小到足以在智能手机上运行,同时仍保留原模型98.2%的基准测试得分。这一进展在端侧AI部署上具有重要意...

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2026-09-17 talkingdev

开源|Soup:一个YAML文件搞定LLM微调,8B模型仅需3.32GB显存

Soup 是一个以简化大语言模型微调与后训练流程为目标的开源项目。它将模型训练配置整合进一个 YAML 文件,并通过一条命令完成微调、评估、导出、推理服务部署等环节,同时提供 Web UI。项目支持常见训练方法,并可对...

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