「视觉语言预训练」共找到 3299 篇相关文章
腾讯AngelSlim重磅升级!面向全模态的大模型压缩算法工具包,推理速度飙升 1.8倍!
近年来,推理阶段的成本等因素制约大模型规模化应用。腾讯混元升级的 AngelSlim 围绕 Eagle3 投机采样训练范式构建系统化实现,支持多模态场景,最高可实现 1.9× 推理加速,还具备多亮点。
哈佛发现基础模型比你想象中更强大:纯采样方法可超越RL
论文提出基础模型本身已具备强大推理能力,通过“幂采样”纯采样算法,在多推理任务上媲美或超越RL后训练,挑战“RL才能提升推理”观念,为理解基础模型潜力开新视角。
RL 将如何提高具身大模型 VLA 泛化性?清华大学团队NeurIPS 2025文章分析 RL 与 SFT 泛化性差异
清华大学团队在NeurIPS 2025发表文章,揭示强化学习(RL)提升具身大模型VLA泛化能力的优势,对比其与SFT差异,还提出评测基准和训练方法,为VLA训练提供新方向。
马斯克曝光Grok 5!1.5万亿参数,偷师Cursor狂练编程
5月25日凌晨马斯克官宣,1.5万亿参数Grok V9-Medium训练完成,2 - 3周后发布。训练灌入大量Cursor编程数据,编程能力将大幅提升。此前v8 - small年底前开源,马斯克编程赛道布局全面摊牌。
改变强化学习范式,Meta新作呼应Sutton「经验时代」预言
图灵奖得主等提出AI智能体将迎「经验时代」,但训练面临挑战。Meta研究用「早期经验」范式解决问题,包含隐式世界建模和自我反思,提升了智能体任务成功率和泛化能力。
登顶SuperCLUE DeepSearch,openPangu-R-72B深度搜索能力跃升
近日 SuperCLUE 发布 11 月 DeepSearch 评测报告,国产大模型 openPangu - R - 72B 名列第一。它采用 MoE 架构平衡效率与性能,经预训练技术优化和 DeepSearch 专项突破,彰显国产算力与大模型研发融合成效。
0.5B以小搏大拿下端侧模型新SOTA:4090可跑,长文本处理5倍常规加速丨清华&面壁开源
清华大学和面壁智能团队开源MiniCPM 4,有8B、0.5B两种参数规模,以22%训练开销达同级别最优。它在架构、推理、数据、训练多方面创新,性能领先,适用于综述生成、工具调用等场景。
世界模型的新用途:不做选手,去当裁判
眼下具身赛道都在抢着做机器人的“大脑”,而地瓜机器人发布的世界模型Uranus却剑走偏锋,做机器人开发的基础设施。它能更客观地评测VLA和世界模型,还能做机器人训练的“场地”。
多模态推理新范式:上海AI Lab新作证明“画”出答案比“说”出答案更靠谱
上海人工智能实验室等联合提出DiffThinker模型,利用扩散模型构建全新视觉推理范式。它在视觉中心任务上表现优异,准确率碾压GPT - 5等模型,还能与MLLM协同推理实现1 + 1 > 2的效果。
“AI大神”李沐终于开源新模型,爆肝6个月,上线迅速斩获3.6k stars!
7月23日,“AI大神”李沐开源音频基础模型Higgs Audio v2,构建于Llama - 3.2 - 3B之上,预训练数据丰富。该模型在多个测评中成绩领先,有多种能力,李沐介绍其技术及训练方法。