微软等提出 Tandem Training 让强模型推理更可读

微软 Eric Horvitz 等人与 Robert West、Ashton Anderson、Ece Kamar 合著的 EACL 2026 论文《Tandem Training for Language Models》引发关注。该方法通过在训练中配合弱模型,让强模型的推理过程对弱模型和人类保持可读、可衔接。David Bau 转发并对该工作给予高度评价,认为其兼顾了模型能力与推理透明度。

2026-09-05 ~ 2026-09-06 · 2 条相关