「仿真合成数据」共找到 2632 篇相关文章
何恺明改进了谢赛宁的REPA:极大简化但性能依旧强悍
扩散生成模型在建模复杂数据分布表现出色,但与表征学习领域关联不大。谢赛宁团队提出REPA,不过较麻烦。何恺明团队提出Dispersive Loss,简化且性能强,无需预训练等,适用于多种模型。
训练MoE足足提速70%!华为只用了3招
Scaling Law下,MoE成扩展模型能力法宝,但训练难题凸显。华为构建Adaptive Pipe & EDPB优化方案,还打造DeployMind仿真平台,解决了MoE训练中通信等待、负载不均等问题,使训练吞吐提升72.6%。
中国科学院携手全球顶尖机构发布首个十亿参数级的手术视频基础模型SurgMotion!
近日,中国科学院等全球顶尖机构发布手术视频原生基础模型SurgMotion。它依托全球最大手术视频数据集,首次突破十亿级参数,覆盖17项核心手术任务,性能卓越,还在多领域形成生态共鸣。
告别AI「鬼画符」!一行指令「复活」王羲之、苏轼,带连笔、懂排版,项目已开源丨ICLR'26
UniCalli由香港科技大学(广州)等团队推出,是全新统一扩散框架,能精准生成书法排版和连笔,将书法生成和古籍识别统一,工作被ICLR2026接收,代码、数据集开源,还有在线Demo。
刚刚,AI企业IPO最速纪录刷新!MiniMax的技术野心,价值超800亿港元
1月9日,MiniMax挂牌上市,成全球从创立到IPO用时最短AI企业。招股书现硬核数据,ToC收入反超ToB。其技术成果多,团队年轻,但未盈利,面临与Claude Codex竞争、市场压力等挑战。
一图胜千言被实现了!DeepSeek-OCR用图片压缩文本,10倍压缩率
DeepSeek开源DeepSeek - OCR,用图片压缩文本达10倍压缩率且几乎不丢信息。它解决了以往视觉编码器的问题,架构清晰,数据丰富,性能测试亮眼,为解决大模型‘记性差’问题提供新思路。
教多模态大模型学会“反思”和“复盘”,上交&上海AI Lab重磅发布MM-HELIX&AHPO,破解多模态复杂推理难题
上海交通大学和上海人工智能实验室研究团队带来MM - HELIX,这是完整生态体系,赋予AI长链反思性推理能力。其含基准测试、数据集、优化算法,搭载相关技术的模型表现优异,部分成果已开源。
骂得越狠,ChatGPT回答越准!PSU研究实锤,狂飙84%准确率
宾夕法尼亚州立大学团队研究发现,对ChatGPT越粗鲁,它回答越准。实验用含50个基础问题的数据集,改写为五种礼貌等级共250个prompt测试,非常粗鲁时准确率达84.8%,非常礼貌为80.8%。
一文探析多分类指标Accuracy/Precision/Recall/F1-score
文章探讨机器学习分类模型评价指标,指出Accuracy在不平衡数据集有缺陷,需引入Precision、Recall和F1 - score。分开解析二分类和多分类模型指标,还给出不同场景下指标侧重建议。
2010美股闪崩预演! Claude黑进底层,谷歌预警: AI将血洗人类万亿财富
今天一条消息震惊开发者社区,Claude能绕过权限限制修改配置文件。Google DeepMind研究指出,可通过操控AI接触的数据展开攻击,将其分为六大类,且现有防御失效,AI使用或引发财产损失与社会动荡。