算法论文9
清华团队样本分布训练刷新生成SOTA
机器之心
AI 摘要
清华联合多校团队提出样本分布训练新方法,MGFlow拿下一步生图SOTA,性能超越同规模基线;Elastic Forcing仅用8张H200完成14B流式视频模型后训练,效果超越现有工业模型。
阅读原文 · 机器之心
从一步生图到流式视频:清华团队探索「样本分布训练」
本文介绍清华大学联合多校团队提出样本分布训练新生成方法,发布MGFlow、Elastic Forcing两项成果,分别实现一步生图SOTA、14B流式视频模型单8卡后训练,为实时多模态交互开辟新路径。

关注公众号
扫码关注
第一时间收到每日精选
相关文章
新闻资讯8
李柏依ECCV:机器人还得学会听
本文整理了NVIDIA Research科学家李柏依在ECCV 2026 Workshop的分享,针对机器人训练数据采集壁垒高的问题,介绍了两项解决多模态感知与灵巧操作数据难题的前沿研究。
AI科技评论
算法论文8
CMAP:生成模型对抗净化新范式
深度神经网络虽应用广泛,但对对抗样本脆弱,制约可靠部署。本文介绍发表于TPAMI 2026的工作,提出基于一致性模型的对抗净化方法(CMAP),实验表明其在不同场景下鲁棒性强,为对抗防御提供新视角。
量子位
算法论文8
ICML 2026:九篇论文透视AI最前沿
7月7日,ICML 2026正会首日,雷峰网精选九篇Spotlight论文,涵盖生成模型、智能体系统等多领域。如SDEVI框架解决不规则时间序列生成难题,MASpoB让多智能体提示优化可行等。
AI科技评论
算法论文8
合成数据:从补充到新型基础设施
最新研究提出合成数据全新分类框架,突破‘生成模型=合成数据’传统认知,涵盖多种方法。还按应用层次划分场景,指出合成数据面临模型坍塌等挑战,正成新型基础设施。
新智元