「训练数据生成」共找到 5507 篇相关文章
Thinking Machine新研究刷屏！结合RL+微调优势，小模型训练更具性价比了
Thinking Machine新研究提出On - Policy Distillation方法，结合RL与微调优势。该方法让学生模型每步由教师模型指导，用KL散度评估分歧。实验表明其训练小模型性价比高，还能解决AI“灾难性遗忘”问题。
理解、生成、编辑一次搞定：Skywork UniPic 2.0的统一多模态解法｜甲子光年
电商团队常面临创作流程繁琐问题，当前行业需统一架构。昆仑万维发布Skywork UniPic 2.0，整合理解、生成、编辑功能。它参数小性能优，还构建奖励模型，配合其他模型构建体系，具成本等优势。
RAE的终极形态？北大&阿里提出UniLIP: 将CLIP拓展到重建、生成和编辑
北大和阿里团队提出 UniLIP，解决了统一多模态模型中语义理解与像素重建的矛盾。它创新微调 CLIP，实现图像重建，还提出双条件架构用于生成和编辑，在多基准取得 SOTA 性能。
理解归 AI，正确归引擎：从一句话到一条实时数据链路（0代码搭建实时任务）
文章分享直播数据团队搭建AI辅助、指标驱动的实时数据端到端开发系统的实践与思考。从案例介绍用户使用流程，再深入系统内部讲链路构建与演进，阐述设计方法论，最后提出未来规划。
阿里妈妈发布MUSE：用多模态搞定十万级超长行为序列，并开源Taobao-MM数据集
阿里妈妈与武汉大学团队发布 MUSE 框架，用于终身用户兴趣建模，能处理 10 万级超长行为序列。还开源 Taobao - MM 数据集。MUSE 可插拔，已在阿里妈妈展示广告精排模型全量上线，提升 CTR 等指标。
微软 & UT Dallas 联手揭秘：从 SFT 到 RL 的进阶之路
微软与 UT Dallas 合作论文揭秘大模型做漏洞检测从 SFT 到 RL 的后训练流程，构建 C/C++ 漏洞数据集跑通全流程，总结六大‘避坑’指南，还开源整套框架、数据集和模型。
刚刚，OpenAI找到控制AI善恶的开关：ChatGPT坏人格在预训练阶段已成型
OpenAI最新论文揭示控制AI“善恶”开关。研究发现训练模型在某领域答错题，会致其在其他领域“学坏”，还找到“毒性人格特征”。同时给出解决办法，能让模型恢复正常。
具身VLA后训练：TeleAI提出潜空间引导的VLA跨本体泛化方法
现有VLA基座模型能力不足，跨本体适配存在挑战。中国电信人工智能研究院具身智能团队提出“对齐 - 引导 - 泛化”（ATE）框架，实现从调架构到调分布的范式转移，适配主流VLA模型，减少数据需求。
ICCV 2025｜降低扩散模型中的时空冗余，上交大EEdit实现免训练图像编辑加速
上海交通大学EPIC Lab团队提出EEdit框架，入选ICCV 2025。它是首个加速匹配流模型图像编辑框架，能兼容多种引导方案，免训练，速度较原始工作流快2.4倍，支持多类型编辑任务。
讲习班日程公布｜第四届全国大模型智能生成大会（LMG 2025）
第四届全国大模型智能生成大会（LMG 2025）11月1 - 3日在成都召开，预计超千人参会。11月3日的讲习班邀请四位青年专家，围绕AI基础设施、扩散语言模型等前沿议题，分享技术进展与实战经验。