「合成引导预训练」共找到 2319 篇相关文章
杀死UI!普通人也能做最酷炫的 5 种 AI 动态网页
文章介绍5种酷炫AI动态网页制作方法,无需专业UI能力。涵盖赛博飞驰、流光动效、星际探索、敦煌古风、都市现代风等风格,给出各案例制作流程、提示词,还提及借助Claude Code等工具合成网页。
Kimi新架构让马斯克叹服!17岁高中生作者一战成名
17岁高中生陈广宇作为共同一作的论文提出Attention Residuals技术,将注意力机制“旋转90度”。该技术可让模型“回头看”,经Kimi Linear 48B大模型验证,训练效率提升25%,推理延迟增加不到2%。
LLM-in-Sandbox:给大模型一台电脑,激发通用智能体能力
来自中国人民大学、微软研究院和清华的研究者提出LLM - in - Sandbox范式,让大模型在代码沙盒完成任务,实验显示其能提升多领域表现,无需额外训练,还能减少token消耗,研究者认为应取代纯LLM推理。
无需奖励函数!我们意外构建了自我进化的AI系统
牛津大学发现LLM可通过“部署 - 验证 - 再训练”循环自我进化,绕开人工奖励函数设计瓶颈。在三个经典规划领域实验效果惊人,还在理论上证明其与强化学习的数学等价关系,有优势也有隐患。
LeCun预言成真!790年长视频,炼出最强开源「世界模型」
2025年‘世界模型’成AI巨头战场,谷歌、李飞飞团队等纷纷布局。上周北京智源研究院发布Emu3.5,340亿参数,基于790年长视频数据训练,其架构优越,推理快,能力强,还公开技术报告邀全球探索。
今天,AI内容新规正式实施,这次不注意是真的会违法。
9月1日,《人工智能生成合成内容标识办法》及配套国标正式执行。其旨在解决AI虚假内容充斥问题,规定AI内容需打显式和隐式标识,对专业环节友好、公开传播严厉,还对相关方提出不同要求。
LLM又曝致命缺陷:根本不会看时钟!博士惊呆,准确率不及50%
最新研究揭示AI存在认知缺陷,读取时钟准确率仅38.7%,判断日历日期准确率26.3%。研究者构建测试集考察MLLM能力,虽部分模型有亮点,但整体表现不佳,凸显训练数据和推理方式改进需求。
Nature子刊:攻克医疗器械「看不清」难题,赋予自动驾驶视觉
MicroSyn-X首创无需真实数据的AI合成影像技术,让机器在无标注虚拟X光中学会追踪微型手术器械,突破医疗数据稀缺瓶颈,为自动化微创手术提供新路径,且代码和数据已开源。
AI真的需要「像人类」那样思考吗?AlphaOne揭示属于大模型的「思考之道」
近年大模型在推理任务有进展,但缺乏推理节奏调控能力。伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校和加州大学伯克利分校研究提出 AlphaOne 框架,引入 α - moment 实现无需训练的推理调控,实验显示其能提升准确率和效率。
让大模型学会「自己教自己」!京东&中科院信工所连发三篇论文定义Self-Taught RLVR
京东和中科院信工所开展Self - Taught RLVR系列研究,连发三篇论文。从RLSD、NPO、CoPD三个维度探索让大模型自我指导。如RLSD解决信息泄漏,NPO引入有效学习信号,CoPD整合多专家能力,各有创新与良好效果。