「训练数据合成」共找到 3981 篇相关文章
Pipeline MinerU真快不行了
文章聚焦Infinity-Parser，指出它把OCR从‘做识别’推进到‘做结构’。它采用layoutRL强化学习框架，结合真实与合成数据构建Infinity-Doc。跑分强且复杂结构表现优，透露Document AI向结构化生成转变趋势。
CVPR2026 | Streamo：让大模型变成实时流式交互助手
香港浸会大学联合腾讯优图实验室提出 Streamo，将‘何时回答’变为模型预测的 token，通过端到端训练框架把离线视频模型转化为实时流视频助手，还构建 Streamo - Instruct - 465K 数据集，实验效果良好。
想进OpenAI？先解出这道题，百万美元算力已就位
OpenAI发起Model Craft Challenge「Parameter Golf」项目，要求在固定数据集上降验证损失，模型产物控制在16MB内，8张H100 GPU 10分钟完成训练。提供百万美元算力，6月招早期人才，挑战3月18日至4月30日。
14万一台家务机器人！斯坦福华人博士具身创业首款产品亮相，用户还能买回去自己教
斯坦福华人博士赵子豪与迟宬创业推出家务机器人Memo，售价2万美元。它能完成多项家务，依赖ACT - 1具身模型，该模型用技能捕捉手套采集人类数据训练，用户还能教它新本领，预计2026年正式推出。
伦理防线不可靠！分布偏移诱导，大模型进入暗黑模式
香港理工大学与西北工业大学联合研究指出，当前大语言模型对齐机制仅实现表层合规，预训练时内化的有害知识仍潜藏。遇数据分布偏移，模型“黑暗模式”易被激活。26个主流模型中22个在攻击下失效，凸显现有范式缺陷。
比肩Claude Opus：阶跃星辰最强模型Step 3.5 Flash发布
阶跃星辰发布最强模型 Step 3.5 Flash，参数强大，性能与前沿顶级大模型并驾齐驱。其架构平衡算力与智力，有独特注意力布局；基础设施保障训练稳定；强化学习激发智能体潜能；评测数据显示战斗力强，未来还将持续优化。
登上Nature子刊！Meta脑机接口重大阶段性进展，超高实时解码准确率
Meta在非侵入式脑机接口研究取得重大进展，Brain2Qwerty v2能从原始脑信号实时解码句子，平均词准确率达61%，最优78%。研究团队开源训练代码，数据集也同步开放，但应用于临床仍面临精度和设备限制。
最新视觉大模型 DINOv3论文精读（逐段解析）
DINOv3是突破性自监督视觉基础模型，其创新围绕数据与模型协同扩展、Gram锚定技术、多阶段训练策略。它解决传统自监督学习难题，在多任务上无需微调达最优，为计算机视觉树立新标杆。
PITT | 提出PhyT2V框架：让文生视频（T2V）更符合物理规律（CVPR2025）
当前T2V技术迈向推理驱动阶段，物理规律是关键约束。匹兹堡大学团队提出PhyT2V框架，不依赖模型重训练或大规模外部数据，可增强主流T2V模型能力，有低落地门槛和良好泛化性。
突破Pass@1瓶颈：一种让LLM自我博弈、永不枯竭的RL新范式，超越基线22.8%！
近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）在提升大型语言模型（LLM）推理能力上有关键作用，但存在熵崩溃问题。论文提出SVS创新策略，让模型自我合成变分问题形成自我提升循环，实验效果惊人。