「细粒度负样本」共找到 253 篇相关文章
36年卷积猜想被解决,华人唯一作者,AI或受益
华人学者 Yuansi Chen 解决 36 年的 Talagrand 卷积猜想数学问题,论文证明布尔超立方体上热半群下非负函数有更好尾部界限,除额外 log log 因子,主要问题已解决,对多领域有基础意义。
MeanFlow再下一城,北大提出机器人学习新范式MP1,实现速度与成功率双SOTA
北大研究团队提出机器人学习新范式MP1,将MeanFlow引入机器人学习,实现毫秒级推理速度。还引入分散损失提升少样本泛化能力,在仿真和真机测试中,实现速度与成功率双SOTA。
不止AlphaFold,「药界ChatGPT」横空出世!华人女投资人深度揭秘
AI初创Chai Discovery宣布分子设计模型Chai-2重构药物设计逻辑,将抗体设计成功率从0.1%提升到16%,实现零样本设计。其联创认为这是范式革命,未来药神或成提示词工程师。
1美元买10颗星?顶会曝出GitHub假星灰产,热门仓库或藏木马
ICSE顶会论文曝出GitHub上600万颗星可能是刷出来的,大量“热门项目”或为恶意软件仓库。研究团队来自多所高校和公司,公开了检测方法和源码。刷星短期有用,长期是负资产,还可能藏木马,研究团队给出治理建议。
Rex-Omni:用 3B 模型颠覆目标检测
长期目标检测依赖传统坐标回归模型,MLLMs方法存在不足。IDEA研究院提出30亿参数的Rex - Omni多模态大模型,在零样本测试中表现超现有回归模型,还具备丰富语言理解能力,有独特设计和训练流程。
推理能力再突破!蚂蚁 | 提出Agentic Deep Research新范式,可信度同步增加
尽管LLM能力提升,但复杂任务表现受静态知识限制。业界提出Agentic Deep Research系统,现存系统训练有梯度冲突和奖励稀疏问题。蚂蚁团队提出Atom - Searcher,创新推理范式,构建细粒度奖励,结合奖励训练,实验效果佳。
73%人类认同率!Video-Bench实现视频质量精准打分
上海交大等团队提出视频评估框架Video - Bench,让多模态大模型‘像人一样评判视频’。它构建双维度评估框架,引入链式查询和少样本评分技术,与人类判断73%高相关,为视频生成模型优化提供标尺。
独家|「中科第五纪」完成数亿元A轮融资,率先开启海外商业落地
AI科技评论独家消息,具身智能企业「中科第五纪」近日完成数亿元A轮融资,年内已完成三轮。该公司还收获海外数亿订单。其提出超少样本具身操作大模型等核心技术,形成完整技术体系。
清华&通院推出"绝对零"训练法,零外部数据大模型自我博弈解锁推理能力
清华、北通院和宾州州立大学研究人员提出“绝对零”训练法,让大模型通过自我博弈生成并解决任务获推理能力。测试显示,其训练出的模型超专家标注样本训练的模型,且能提升编程与数学推理表现。
斯坦福「返老还童」新研究:无需干细胞,逆转关节损伤和老化
斯坦福医学院新研究聚焦关节,不依赖干细胞和置换手术,通过口服或注射药物实现软骨再生。实验表明,抑制15 - PGDH酶可提升前列腺素E2水平,逆转老年动物软骨流失,还在人类样本上验证了药物作用。