「轻量化视觉微调」共找到 1090 篇相关文章
秋招超强助攻:零基础1小时上手GPT微调!全流程教程免费开源
新一年秋招季,岗位对AI能力要求提升。OpenAI发布新开源大模型GPT - OSS,博主Lorentz Yeung开源本地部署和微调训练GPT - OSS的教程,助零基础者上手,还介绍环境搭建、代码和训练前后效果对比。
DeepSeek视觉原语论文:当所有人在堆图像分辨率时,它在堆「指代精度」!
4月30日DeepSeek发布多模态论文,核心是“视觉原语”,让模型边推理边输出坐标。它是七大coding agent玩家中最后接入视觉的,但补课方式反共识,不堆分辨率堆指代精度,效率高,拓扑推理成绩领先。
8块钱跑通一次强化学习全流程,潞晨云重塑微调赛道:1名算法工程师=1支Infra团队
大模型下半场,后训练特别是强化学习成核心战场。潞晨云微调SDK上线,它是国内首个全面开放、且兼容Tinker范式的Serverless微调平台,为强化学习提供低成本解法,在易用性和成本上有优势。
生图效果媲美GPT-4o,一键搞定各类视觉生成任务丨港科广&字节全新框架
港科大(广州)和字节联合推出开源框架ComfyMind,它是通用视觉生成框架,能统一处理主流视觉生成任务。其性能超现有开源方法,媲美GPT - 4o - Image,还介绍了架构、接口等及性能评估情况。
刚刚,首个空间原生的具身视觉基模开源!机器人更会看我们的世界了
蚂蚁灵波发布并开源了面向机器人真实任务的空间原生视觉基模 LingBot-Vision 及空间感知模型 LingBot-Depth 2.0,能让机器人更精准地感知世界,解决透明反光材质、小目标和远距离目标等视觉难题。
上海AI Lab、浙大EagleLab等提出RRVF:利用「验证非对称性」,只输入图片学习视觉推理
上海AI Lab、浙大EagleLab等联合完成研究,提出RRVF框架,利用「验证非对称性」,仅输入图片学习视觉推理。它构建闭环系统,通过迭代推理、视觉反馈等步骤训练模型,实验显示效果佳,证明验证法则力量。
从视觉出发统一多模态!颜水成团队最新研究:不再把图像编解码器塞进LLM|ICLR'2026
NVIDIA研究员Jim Fan称AI正经历第二次预训练范式转移。颜水成团队Muddit模型从视觉先验出发,用离散扩散框架统一文生图、图生文和VQA,挑战多模态“语言中心论”,在多任务表现出色。
10w人看过的龙虾量化系统,评论区骂最多的问题,我花2天补上了。
上一篇龙虾量化系统文章获10w+,评论指出数据是短板。作者经研究找到QVeris,它是统一数据接口平台,使用简单。作者以金融领域为例介绍其用法,还测试其在其他领域的能力,认为它是AI时代的数据基础设施。
东方理工团队提出HiDrop:重构MLLM计算路径,压缩90%视觉Token实现2.2倍加速
东方理工大学沈晓宇团队提出HiDrop,基于MLLM不同层功能差异,设计出延迟注入、凹金字塔式剪枝和提前退出的视觉Token压缩策略。实验显示,它能压缩约90%视觉Token,保持98.3%性能,实现训练和预填充加速。
EMNLP 2025 Oral|检索增强 + 两阶段微调:剑桥提出有害内容检测大模型RA-HMD,性能SOTA
多模态有害信息检测是网络内容安全治理的重难点,多模态模型在有害内容检测上有瓶颈。剑桥大学团队提出RA - HMD框架,通过两阶段微调与结构增强,结合检索增强,提升检测性能,被EMNLP 2025接收。