「Skill训练框架」共找到 3720 篇相关文章
首次实现第一视角视频与人体动作同步生成!新框架攻克视角-动作对齐两大技术壁垒
新加坡国立大学等联合发布EgoTwin,首次实现第一视角视频与人体动作联合生成,攻克视角 - 动作对齐与因果耦合瓶颈。它基于扩散模型,通过三大创新设计解决核心难题,实验性能超基线,为多领域应用提供落地基座。
AST | 西交大牛笑天、陈刚等:基于多尺度网格融合技术的复杂三维构型流场时空智能推理方法
文章针对复杂三维外形的强非线性非定常流场推理难题,提出MSGF数据预处理方法与DTECAU - 3D模型联合框架。MSGF解决数据提取难题,DTECAU - 3D解决传统U - net问题,经测试验证该框架效果良好。
装机量超2000万、全球主流GPU与AI框架“开箱即用”!OpenCloudOS成AI时代优先选项
在大模型训练迭代快、算力需求高但 GPU 利用率低、生态碎片化的背景下,2025 OpenCloudOS 操作系统生态大会举办。OpenCloudOS 围绕 AI 升级技术,构建能力闭环,还发布智能基座,降低产业链技术摩擦。
GRPO训练不再「自嗨」!快手可灵 x 中山大学推出「GRPO卫兵」,显著缓解视觉生成过优化
GRPO在视觉生成流模型后训练阶段有显著提升,但clip机制存在系统性偏差,易使模型陷入过度优化。中山大学、快手可灵等团队提出GRPO - Guard,能降低过度优化风险,在多种任务中表现良好。
最新智能体自动操作手机电脑,10个榜单开源SOTA全拿下|通义实验室
通义实验室推出Mobile - Agent - v3智能体框架,在多核心榜单获开源最佳。它能完成复杂任务,在多智能体框架中灵活切换角色。团队搭建云环境基建,从多维度构建数据,用强化学习和多智能体协作提升其性能。
何恺明新作:给扩散模型加正则化,无需预训练无需数据增强,超简单实现性能提升
何恺明最新论文研究扩散模型与表征学习的联系,提出Dispersive Loss正则化方法。它无需正样本对,有高通用性、低计算开销等优势,在多模型测试中提升了生成质量,在其他任务也有潜力。
中科院类脑大模型SpikingBrain,2%数据,百倍速度
中国科学院自动化研究所李国齐、徐波团队发布全球首款大规模类脑脉冲大模型SpikingBrain 1.0。它处理长文本比主流Transformer模型快超百倍,训练数据仅为2%。该模型采用新架构,降低计算复杂度,还可转换现有模型,且在国产GPU完成训练。
蒸馏出「乔布斯」之后,他说Apple AI完全是shit
文章用女娲.skill蒸馏出乔布斯等人物,借乔布斯之口评Apple AI,指出Siri弱在vision。还介绍女娲造出的8个skill,对比其与ChatGPT角色扮演的区别,说明可蒸馏不同对象及用途,最后展示蒸馏喜剧技巧写的吐槽段子。
月之亮剑:万亿参数,造就国内首个 Agentic Model?
月之暗面发布全球首个万亿参数且直接开源的 Agentic Model Kimi - K2,它将 AI 下半场与经验时代理论融合。在测评中表现出色,Kimi 还通过创新方法完成预训练和后训练,并将成果开源,给中国开发者更多自主权。
3B模型性能小钢炮,“AI下半场应该训练+验证两条腿跑步”丨上海AI Lab&澳门大学
上海AI Lab和澳门大学联合发布通用答案验证模型CompassVerifier与评测集VerifierBench,填补Verifier领域循环迭代体系空白。AI下半场评估比训练更重要,当前验证方法有困境,新模型验证精度高且能用于强化学习。