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不需要标准答案，大模型也能自我进化？清华提出 TTRL，用"投票"替代标注做强化学习 一个反直觉的发现 强化学习（RL）正在成为大语言模型（LLM）推理能力提升的核心引擎。...

如何训练你的"潜变量"？Google DeepMind 提出 Unified Latents，用扩散模型同时编码、正则化和生成 Key Takeaways / 核心要点 U...

智谱AI GLM-5 技术报告全面解读 为什么现在要关心这个方向？ 2026年2月，智谱AI联合清华大学发布了GLM-5——一个744B参数的开源基座模型。这不只是又一次"...

当 AI 开始"翻书"：一文读懂检索增强生成（RAG）的前世今生与实战指南 开篇：AI 很强，但它也会"胡说八道" 你一定用过 ChatGPT、Copilot 或者 Sta...

一文读懂MOE：大模型背后的"专家分工"智慧 重点内容 MoE（混合专家模型） 是当前大模型扩展的核心技术之一，DeepSeek、Mixtral、GPT-4 等明星模型都在...

混合专家模型 (MoE) 详解 随着 Mixtral 8x7B (announcement, model card) 的推出，一种称为混合专家模型 (Mixed Exper...

告别多步采样：何凯明"漂移模型"，一步生成图像刷新SOTA 引言：生成模型为什么需要"多步"？ 如果你接触过扩散模型（Diffusion Models）或流匹配模型（Flo...

从Transformer到基础模型：时空预测技术全景解读 什么是时空预测？为什么它如此重要？ 想象一下： 早高峰时，导航软件精准预测15分钟后的路况 气象台提前一周预警台风...

扩散模型如何重塑时间序列分析？一文读懂最新综述 综述地址：https://arxiv.org/pdf/2404.18886v5 扩散模型已成为时间序列和时空数据分析的新范式...

Transformer Explainer 是佐治亚理工学院开发的一个交互式可视化工具，它在浏览器中运行一个真实的 GPT-2 模型，让你能够亲眼看到 Transforme...

BasicTS是一个面向时间序列分析的基准库和工具箱，现已支持时空预测、长序列预测、分类、插补等多种任务与数据集，涵盖统计模型、机器学习模型、深度学习模型等多类算法。...

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