「文本表征」共找到 543 篇相关文章
阿里QwenLong-32B：1W+超长Token推理，知识密集型复杂文档高效推理
文章介绍阿里QwenLong - 32B在长文本推理的能力。长文本推理有训练效率低和优化不稳定问题，QWENLONG - L1通过强化学习等解决，还阐述其组件、训练步骤，并给出实战代码及相关链接。
源神阿里！图像生成Ovis-Image再开源，7B小参数媲美GPT-4o和20B开源模型
阿里Ovis团队发布Ovis - Image，7B参数文本到图像模型，在文本渲染任务媲美GPT - 4o和20B + 开源模型。它架构优化、数据工程精细、训练范式独特，实测数据表现佳，显存占用低、推理快。
空间智能新高度：港科大谭平团队SAIL-Recon突破万帧级图像大规模3D场景重建Transformer
香港科技大学谭平教授团队与地平线团队发布3D场景表征与大规模重建新方法SAIL - Recon，突破现有模型处理能力瓶颈，可实现万帧级场景表征抽取与定位重建，在多数据集上表现优于现有方法。
Qwen新开源，把AI生图里的文字SOTA拉爆了
通义模型家族新开源图像生成模型Qwen - Image，是通义千问系列首个图像生成基础模型。实测其对提示词理解到位，文字渲染高保真。它具备复杂文本渲染、一致性图像编辑能力，在多基准测试达SOTA。
ICML 2025 | 清华、上海AI Lab等提出傅里叶位置编码，多项任务远超RoPE
长文本能力对语言模型重要，但现有模型训练窗长有限，流行的RoPE也有局限。清华、上海AI Lab团队用傅里叶分析解读其不足，提出傅里叶位置编码FoPE，提升长文本泛化能力，实验表现超RoPE。
Claude 上线隐形水印
从上周起，Anthropic 在 Claude 模型所有文本输出中嵌入隐形水印。该水印在文本生成时织入文字，复制粘贴也保留，编辑修改可能仍在。标记机制分文本水印和文件元数据两层，全球生效。
阿里开源QwenLong-L1：首个以强化学习训练的长上下文推理大模型
LRMs扩展到长文本场景是挑战，阿里开源QwenLong-L1框架，是首个用强化学习训练用于长文本推理的模型。它含三个核心组件，QwenLong-L1-32B性能领先，与Claude-3.7-Sonnet-Thinking相当。
DeepSeek开源的不仅仅是个新OCR模型。。。
DeepSeek开源3B参数的新OCR模型，重新思考AI处理长文本方式，用视觉token压缩文本信息。核心组件有DeepEncoder和DeepSeek3B - MoE解码器，实验效果好，成本降低，还解决了一些算法和工程问题。
深度长文解读 “世界模型” ：在虚构与真实交接之处凝视未来
本文深入解读“世界模型”，虽无明确定义，但从目的出发分为表征和生成两类。前者含生物大脑、视觉和语言中心预测；后者有基于规则模拟和数据驱动生成。还探讨LLM是否为世界模型，指出各类模型相辅相成。
NeurIPS 2025 | ARGRE框架实现高效LLM解毒：自回归奖励引导，安全对齐更快、更准、更轻
北航等机构研究提出自回归奖励引导表征编辑（ARGRE）框架，在LLM潜在表征空间可视化毒性变化路径，实现测试阶段高效“解毒”。实验显示其降低毒性、缩短推理时间，不影响模型能力，优于基线方法。