「T - LoRA」共找到 135 篇相关文章
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。
清华-腾讯联手：音频 - 视觉多模态任务统一框架
Crab是人大、清华和腾讯合作论文提出的模型，目标是高效一统多模态场景理解任务。它解决了音频 - 视觉理解模型任务干扰、合作显式化不足等难点，通过构建数据集、设计结构和统一架构实现多任务合作。
RL 是新的 Fine-Tuning
今年 9 月，Thinking Machines 研究使 LoRA 重获重视。OpenPipe 创始人 Kyle Corbitt 访谈指出，多数场景微调 ROI 低，RL 将融入 agent 生命周期成主流，但 RL 落地难在环境搭建，World Model 或为关键。
腾讯混元开源AI绘画新框架：24维度对齐人类意图，让AI读懂复杂指令
腾讯混元团队开源PromptEnhancer框架，通过“思维链提示重写”提升AI绘画文本 - 图像对齐精度，复杂场景准确率提升17%以上。还开源高质量基准测试数据集，为研究提供支撑。
Omni-Effects：首个统一多特效生成框架
Omni-Effects是面向多样化定制视觉特效生成的统一框架，结合纯提示词驱动与空间感知提示，可精确控制特效位置。构建Omni - VFX数据集验证其有效性，在复杂场景有高鲁棒性。
OmniAvatar震撼开源！阿里夸克开源全新音频驱动角色模型
音频驱动人体动画技术有局限，阿里夸克团队推出OmniAvatar模型。它用逐像素多层次音频嵌入和LoRA训练法，解决唇动同步等问题，适用于多领域，但也存在颜色偏移等不足。
机器人为什么要拟人？终于有人正确回答了
今年6月，英伟达发布Isaac GR00T人形机器人参考平台，深度机智发布论文Human - as - Humanoid。具身智能瓶颈是数据，深度机智以人类学习范式破局，完成全栈技术闭环，领先优势扩大。
Qwen3.5实战教程：从0到1掌握本地部署与微调
阿里通义千问团队发布Qwen3.5系列小模型，打破“大模型=高成本”惯例。本文全面剖析该系列模型，涵盖核心特性、本地部署实战、模型微调实战，还给出技术细节与问题解决办法。
NIPS2025｜小红书智创AIGC团队提出布局控制生成新算法InstanceAssemble
当下文本生成图像扩散模型有进展，但现有布局到图像生成方法在复杂场景表现不佳。小红书智创AIGC团队提出InstanceAssemble框架，从架构和评测应对难题，实现复杂布局下精确图像生成，有广阔应用潜力。
Jina 第4版：多模态向量检索，统一适配，挑战3大任务
Jina第4版基于Qwen2.5 - VL模型扩展，支持单向量和多向量输出。它经对比学习和任务特化训练，推理时可按需选LoRA适配器，能利用多模态处理能力优化不同任务性能。