「学习型集成」共找到 1950 篇相关文章
细节直逼亚毫米级!港科广分层建模突破3D人体生成|CVPR 2025
港科广团队提出MultiGO创新方案,借助分层建模思路突破3D人体生成难题。该方案通过三级几何学习框架提升重建质量,在多个测试集上性能领先,且在多领域有应用优势,研究成果入选CVPR 2025,项目代码将开源。
蚂蚁 | 提出代码检索/重排基准:CoREB,揭开高分榜背后的三大幻觉,现已接入MTEB
蚂蚁研究人员提出代码检索与重排评测基准CoREB,解决现有基准相关性软、数据污染、任务方向单一问题。它已集成进MTEB,收录19个模型×6个任务评测结果,为代码检索模型评估提供新基线。
Prompt、Skills、MCP:大模型上下文工程核心链路
文章聚焦大模型上下文工程,介绍了Prompt、Skills、MCP核心链路。Prompt是与模型沟通基础,但其有脆弱、难管等痛点,促使向上下文工程演进;Skills是能力单元,可显式化能力、动态组合;MCP解决能力集成问题,虽有争议但理念重要。
万字实录:VLA 范式,具身智能的曙光与迷雾丨GAIR Live
2025年5月9日,雷峰网等举办“具身智能之VLA的实践与突破”线上圆桌沙龙。多位专家探讨VLA定义、起源、技术路线等,指出其面临推理、数据等瓶颈,还讨论了与强化学习结合、数据选择、提升泛化性、长程任务及落地场景等问题。
图像分词器造反了!华为 Selftok:自回归内核完美统一扩散模型,触发像素自主推理
华为盘古多模态生成团队推出 Selftok 技术,通过反向扩散将自回归先验融入视觉 token。它突破传统,实现因果 token、强化学习友好型 token 及纯 AR 大一统架构,实验在多方面表现优异,论文还入选 CVPR 2025 最佳候选。
一篇多模态大模型推理技术最新综述
华东师大&字节跳动系统回顾基于强化学习的MLLMs推理进展,涵盖关键算法设计、奖励机制创新及实际应用,探讨了RL在LLMs/MLLMs中的关键设计与优化策略,还涉及多模态大模型推理多方面内容。
9B“小”模型干了票“大”的:性能超8倍参数模型,拿下23项SOTA | 智谱开源
智谱发布并开源仅9B大小的模型GLM-4.1V-9B-Thinking,在28项评测中拿下23个SOTA,成10B级别最佳VLM模型。它引入思维链推理机制,通过课程采样强化学习提升能力,还获10亿投资。
AAAI 2026|AP2O-Coder 让大模型拥有「错题本」,像人类一样按题型高效刷题
在AI辅助Coding技术发展背景下,开源大语言模型生成代码有运行错误。上交博士团队提出AP2O方法,构建AP2O - Coder框架,借鉴人类学习模式,经实验验证能提升模型性能、抑制错误、提高样本效率,还适配通用模型。
英伟达拟 10 亿美元砸向这家 AI 编码创企!Copilot 技术大佬带队、成立两年估值近千亿
10月30日彭博社报道,英伟达拟最高投10亿美元给AI创企Poolside,此轮融资或使其估值翻四倍。该公司由微软技术大佬带队,开发AI编码助手,创建强化学习法训练模型,从底层自研,有独特优势。
8 个月营收提高 4 倍,n8n 为什么是 AI Agent 最受欢迎的搭建平台?
n8n 从工作流自动化工具升级为 AI 应用编排层,8 个月营收提 4 倍,正进行超 1 亿美元融资。它能与 AI 无缝集成、社区活跃,使用场景广,有云服务和企业级服务,在竞争中有优有劣,采用独特开源许可。