「快速解码策略」共找到 1283 篇相关文章
上交博士最新思考：仅用两个问题讲清强化学习
上交博士 Kun Lei 博客提出用两个问题理解强化学习：数据从哪来、策略更新多频繁。借此梳理算法逻辑，还延伸到机器人基础模型，指出训练节奏与其实践契合。
中国 AI 投资人：练习时长两年半
文章是对多家投资机构的访谈，探讨AI投资与创业趋势。涉及Manus成功经验、DeepSeek影响、模型公司前景、应用机会等，还谈及创业者应对策略、投资策略变化及行业未来思考。
阿里开源 Vivid-VR！带来逼真连贯的视频修复
阿里开源 Vivid - VR 用于视频修复，基于 T2V 模型结合 ControlNet 保证画面一致性。它引入概念蒸馏训练策略，设计控制特征投影器和双分支 ControlNet 连接器，实验展现出优异表现。
一个提示攻破所有模型，OpenAI谷歌无一幸免！
HiddenLayer研究发现一种「策略傀儡」提示，将危险指令伪装成配置片段，配上角色扮演，能让ChatGPT等主流大模型开启「无限制模式」。此策略利用训练弱点，难修复且可扩展，厂商需智能监控。
29个月增长100倍：一个AI 2.0公司应该怎么建？HeyGen的取胜的秘密
AI视频生成公司HeyGen在29个月内ARR从100万美元增长到超1亿美元。创始人Joshua Xu公开取胜秘密，即独特运营模式‘The HeyGen Way’，包括拥抱变化、匹配节奏、最小化快速验证迭代等理念。
告别「盲目自信」，CCD：扩散语言模型推理新SOTA
华为小艺香港团队等研究人员提出上下文一致性解码算法（CCD）。它解决传统DLM推理“短视”和采样预算固化问题，在开源DLMs上实现3.48倍加速和3.9%性能提升，适配多种解码设定。
进攻是最好的防守：超级平台为何「不得不」对AI智能体出手？
上海交通大学团队提出，超级平台“必须”攻击AI智能体，以守住其作为数字流量守门人的地位。研究从守门人理论分析反击原因，还阐述平台应对策略、攻击策略特点约束，最后强调要推动建设性技术治理生态。
3D-R1重塑三维视觉语言推理！让三维交互更智能
近年来，视觉 - 语言模型在2D图像理解有突破，但3D视觉语言模型面对复杂场景不足。为此上海大学团队提出3D - R1模型，它基于新数据集和策略构建，有强多任务三维理解能力，不过也存在进步空间。
模拟大脑功能分化！北大与港中文发布Fast-in-Slow VLA，让“快行动”和“慢推理”统一协作
北大与港中文研究团队发布 Fast-in-Slow（FiS-VLA）全新双系统视觉 - 语言 - 动作模型，将快速执行模块嵌入预训练视觉 - 语言模型，实现快慢系统一体化。该模型在多平台表现优异，控制频率大幅领先。
碾压π0.5，复旦团队首创「世界模型+具身训练+强化学习」闭环框架
复旦团队针对当前 VLA 策略依赖模仿学习、真实机器人在线 RL 成本高、传统物理仿真器有局限等问题，提出 ProphRL 框架。该框架以世界模型 Prophet 为核心，结合 RL 算法，为具身智能落地提供更可行路径，实验效果显著。