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端午节前OpenAI发布了o3/o4-mini模型的Function Calling指南，这份指南可以说是目前网上最硬核权威的大模型函数调用实战手册，没有之一。
「尽管经过 SFT 的模型可能看起来在进行推理，但它们的行为更接近于模式模仿 —— 一种缺乏泛化推理能力的伪推理形式。」
EfficientLLM项目聚焦LLM效率，提出三轴分类法和六大指标，实验包揽全架构、多模态、微调技术，可为研究人员提供效率与性能平衡的参考。
基于开源模型继续在下游任务上使用私有下游数据进行微调，得到在下游任务表现更好的专有模型，已经成为了一类标准范式。
Meta推出KernelLLM，这个基于Llama 3.1微调的8B模型，竟能将PyTorch代码自动转换为高效Triton GPU内核。实测数据显示，它的单次推理性能超越GPT-4o和DeepSeek V3，多次生成时得分飙升。
大家好，我是袋鼠帝 今天给大家带来的是一个带WebUI，无需代码的超简单的本地大模型微调方案（界面操作），实测微调之后的效果也是非常不错。
华人学者参与的一项研究，重新确立了强化学习在LLM微调的价值，深度解释了AI训练「两阶段强化学习」的原因。某种意义上，他们的论文说明RL微调就是统计。
本文深入梳理了围绕DeepSeek-R1展开的多项复现研究，系统解析了监督微调（SFT）、强化学习（RL）以及奖励机制、数据构建等关键技术细节。
该研究对 LLM 常见的失败模式贪婪性、频率偏差和知 - 行差距，进行了深入研究。
Mona（Multi-cognitive Visual Adapter）是一种新型视觉适配器微调方法，旨在打破传统全参数微调（full fine-tuning）在视觉识别任务中的性能瓶颈。