「多步聚合训练」共找到 5661 篇相关文章
全新线性注意力范式!哈工深张正团队提出模长感知线性注意力!显存直降92.3%!
哈工深张正团队联合多团队发布论文,提出 NaLaFormer 框架,解决线性注意力两大核心缺陷,保持线性复杂度同时精度超越,在多任务表现出色,如超分任务显存降 92.3%。
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。
76.5k+ star,逆天终端神器!
文章介绍开源工具 `fzf`,它是用 Go 语言编写的命令行模糊查找器,可在多系统使用。有交互式模糊过滤等特性,支持多平台安装,还能与 Shell、编辑器集成,提升命令行体验。
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。
暴涨2.6万星!5000+专属技能让OpenClaw真正落地,手把手带你起飞。
OpenClaw项目已获20多万星,很多人不会用其技能。本着零代码原则教大家用好Skill,还推荐爆火的5000多个技能库。介绍了使用方式,强调描述需求要清晰。
国产多模态Agent拿下医学分割SOTA!不用改模型、不加token | 浙大&上海AI Lab
现有医学多模态大模型在分割生物医学图像时存在瓶颈,浙大蔡钰祥教授、上海AI Lab江彦开等人提出IBISAgent框架,将分割定义为多步视觉决策过程,实验显示其在多数据集上大幅领先对比方法。
1.4K标星!微软开源了一款全能AI客服系统,一键24小时实时对话!
数字化时代传统呼叫中心问题多,成本高。微软在GitHub开源Call Center AI,基于Azure + GPT的智能语音客服系统,具多项功能,采用三层设计,适用多行业,可落地,或成企业标配。
大涨240%,Doc-Researcher确立多模态文档深度研究新范式
在ChatGPT引领的AI革命中,大语言模型面对专业复杂文档常“束手无策”。Doc-Researcher提出三位一体解决方案,构建M4DocBench评测,性能远超现有方案,还适用于多产业场景。
Github 1.8K star厉害!!有了这个办公AI神器,效率飙升!
Speakr是完全自托管的AI会议助手,能将音频转文字、生成摘要、进行内容问答,离线运行保障隐私和安全。它功能丰富且轻巧,支持多平台,GitHub已破1.8K star。
谢赛宁REPA得到大幅改进,只需不到4行代码
Adobe Research等团队对REPA展开研究,发现驱动目标表征生成性能的是空间结构而非全局性能。基于此构建iREPA,代码不到4行,能提升REPA收敛速度,在多方面表现出色。