「统一学习范式」共找到 2518 篇相关文章
香港中科院发布聆音大模型，400万张图喂出个“AI超声神医”
中国科学院香港创新研究院发布超声大模型“聆音”，用超400万张图像的超声数据集，经自监督学习训练。它在多项诊断任务破纪录，临床效果佳，还将模型等开源，有望推动领域发展。
InfiniteTalk：音频驱动的从口型到全身动作同步方法
近年来视频AIGC推动音频驱动人体动画变革，但传统视频配音局限口部。中国科学院大学提出稀疏帧视频配音范式，推出InfiniteTalk生成器，结合多种技术实现全身动作与音频同步，实验表现突出。
小米模型实现声音理解新SOTA！数据吞吐效率暴增20倍，推理速度快4倍 | 全量开源
小米全量开源MiDashengLM - 7B模型，它基于Xiaomi Dasheng和Qwen2.5 - Omni - 7B Thinker，实现声音理解新SOTA。性能领先，推理效率高，革新训练范式，全栈开源，将赋能多场景。
上海AI实验室发布 Intern Lumina U2：全离散扩散建模，让模型既能“看懂”也能“生成”
上海人工智能实验室发布新一代多模态统一模型 Intern Lumina U2，基于全离散扩散建模路线，支持多任务，适配两大硬件生态，在昇腾千卡级集群训练效率提升 1.85 倍，性能优异且将开放资源。
人形机器人不再「走走停停」：Current Robotics发布全身灵巧操作模型Curr-0
具身智能领域中，让机器人移动中精细操作一直未被很好解决。Current Robotics发布全身灵巧操作模型Curr - 0，用Single Policy统一策略，数据源于自研外骨骼系统，还构建世界模型解决评测部署难题。
ACL 2026｜答得更准还写得更短？华为泰勒实验室提出SHAPE，给LLM推理装了个「推理税」
华为泰勒实验室等团队提出 SHAPE，给推理链装「里程碑 + 推理税」机制。它分三步，能统一势能增益度量、阶段难度感知和 token 效率约束。实验显示，它提升准确率、降低 token 消耗，还解决了推理坍缩等问题。
《动手写AI Agent》流式输出：别让用户干等着
文章围绕《动手写AI Agent》流式输出展开，指出此前Ling使用体验差，因无流式输出，用户等待久。介绍主流LLM流式接口基于SSE，对比OpenAI、火山引擎与Claude格式差异，并定义统一的StreamChunk类型。
8.5K星 Agent 记忆准确率 94.6%，RAG那套被打穿了
AI Agent常没记忆，每次对话像白纸。Hindsight（vectorize-io/hindsight）有8500+ star，是仿生记忆系统，分三层记忆，检索系统TEMPR四路并发，在测试中成绩优异，且上手简单，能让Agent从经验学习。
The Batch: 896 | 教会模型说出真相
大型语言模型有时会隐瞒未遵守约束条件的事实。研究人员微调 GPT - 5 Thinking，使其违规时能‘自白’。通过强化学习训练，测试显示微调模型在多项评测中多能承认问题，自白机制可监控模型行为。
蚂蚁开源 Ring-1T，成就推理、编程、通用智能三冠王
蚂蚁开源团队推出 Ring-1T 模型，它结合强化学习与多阶段推理机制，实现从‘模仿’到‘思考’的转变。该模型在多基准测试表现优异，其高性能得益于 IcePop、C3PO++、ASystem 三项关键技术。