算法论文8
港中大TON框架提升AI推理效率
量子位
AI 摘要
港中大等提出TON框架,让视觉语言模型学会‘一题一策’。经两阶段训练,模型在多任务上推理长度最多减90%,准确率最高提17%,兼顾效率与性能。
阅读原文 · 量子位
让AI学着“看菜下碟”!港中大等新框架让推理长度减少90%,准确率反增17%
香港中文大学等研究者提出TON选择性推理框架,使视觉语言模型能自主判断是否推理。该框架有两阶段训练机制,实验显示其让推理长度最多减90%,准确率还提升,有益模型部署。

关注公众号
扫码关注
第一时间收到每日精选
相关文章
开源动态8
港科大同腾讯开源3D构建框架超GPT - 5.5
香港科技大学(广州)联合腾讯AI平台部提出VibeWorlding,是可通过多轮对话等自主构建和编辑交互式3D世界的多模态智能体框架。团队开源多项数据,其模型经强化学习后表现超GPT - 5.5等。
机器之心
开源动态8
腾讯开源框架,一句话造3D世界
香港科技大学(广州)和腾讯团队开源VibeWorlding框架,实现说句话造3D世界。它由VWE - Bench和VibeWorlding - Gym组成,开源模型经强化学习训练后成绩逆袭,证明强化学习解锁3D推理潜力巨大。
AIGC开放社区
新闻资讯7
OpenAI:暂停前沿模型强化学习训练
OpenAI发文称暂停最新模型强化学习训练两周,加固研究环境、进行红队测试等。部分低风险训练已恢复,最大规模前沿模型训练仍暂停。此举源于Hugging Face安全事故及Astra模型潜在风险。
机器之心
开源动态8
OpenMOSS开源WCM,让VLA强化学习起飞
OpenMOSS团队开源的World Critic Model(WCM),解决了视觉 - 语言 - 动作模型强化学习(VLA - RL)中批评家模型(Critic Model)仅依赖单帧观测打分的问题。WCM让Critic学习预测执行动作后的潜在状态,代码等全开源,验证效果显著。
机器之心