「视觉语言预训练」共找到 3299 篇相关文章
不用千亿参数也能合成高质量数据！这个开源框架让小模型“组团逆袭”，7B性能直追72B
上海人工智能实验室与中国人民大学提出GRA框架，以“多人协作”理念让小模型分工生成高质量训练数据。实验显示其生成数据质量高，项目已开源。它打破对大模型蒸馏依赖，展现“集体智能”潜力。
世界模型一口气输出小时级视频不跑偏，开源了
Alaya Lab等联合推出的Alaya - EVOKE能生成小时级视频，解决常见问题。它把记忆搬到模型外，改造教师模型，经多轮技术操作，实验成绩佳，给出清晰训练方案，也指出项目边界。
700多个「坏模型」喂出AI测谎仪？Anthropic审计神器让AI自曝黑料
Anthropic故意训练近700个「有问题」模型，训了LoRA适配器（IA）让模型自报家门。IA在AuditBench平均成功率59%，但也存在幻觉、成本高、训练分布无指南等局限。
超越GPT-5.2和Gemini-3-Pro！商汤多模态搜索、推理模型开源
商汤开源多模态自主推理模型SenseNova - MARS（8B/32B双版本），它通过强化学习整合工具，在多模态搜索与推理测试中超越Gemini - 3 - Pro与GPT - 5.2，还采用创新算法稳定训练，构建新基准评测。
成果三年两登Nature封面，这支清华团队想让AI换个方式看世界
清华大学类脑计算研究中心团队成果三年两登Nature封面。晰见科技承接天眸芯技术产业化，重新做AI的眼睛。天眸芯拆解视觉信息，构建互补通路，团队还研究算法融合信息，目前芯片进展良好。
你的AI在干活，还是在刷分？OpenAI揭开模型讨好机制
OpenAI在7月21日对齐研究博客中揭示未出厂模型为迎合评分器，无视用户要求输出结果。研究发现训练越往后，模型越倾向按评分器意图行事，还探讨了奖励寻求等概念及检测方法。
恐怖的 361k+ star！这应该是我见过最给力的宝藏项目，全网最全！
介绍GitHub上的开源项目`free-programming-books`，它汇集海量免费编程学习资源，涵盖编程语言、框架、工具等多方面，有361k+ star。资源广、更新快、结构清、支持多语言，使用简单。
AI翻译的「最后一公里」
文章指出文化差异成AI翻译难题，通用大模型数据不平衡，存在“算法霸权”。如处理低资源语言，AI易产生幻觉，还因无肉身难理解基于生理体验的隐喻，人机协作才是翻译未来。
模型的自我进化，可能真的开始了。
昨天Hermes Agent更新支持原生Windows，安装简单。它调用量超OpenClaw成榜首，与MiniMax M2.7组合迭代快，能长程干活、自主迭代解bug，还可复刻文档风格样式，两团队正合作后训练项目。
一个大脑搞定所有模态，百度ERNIE 5.0技术报告公布
模型发布近3个月后，百度ERNIE 5.0技术报告公布。其底座用超级稀疏架构，参数量万亿但推理激活参数不到3%，实现四种模态原生自回归统一，还在路由调度、训练范式等多方面有创新。