「渐进式训练」共找到 2693 篇相关文章
开源播客生成MoonCast:让AI播客告别"机械味",中英双语对话更自然!
MoonCast是革新性对话式语音合成模型,已开源。它借助LLM让剧本有干货与人味,采用全面规模化策略使音频合成更自然,性能在双语长对话播客上提升显著,接近真人播音效果。
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。
CMU&NYU最新工作解释:存储在权重里的“智能”是从哪来的?
论文《From Entropy to Epiplexity》指出经典信息论在AI面前有三大悖论,提出用Epiplexity度量信息。它将数据信息拆为Time - bounded Entropy和Epiplexity,通过神经网络训练近似计算,实验验证其有效性,并给出启示。
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。
AMI Labs 冯雁:AI 迈向现实世界,世界模型不可或缺 | ICML 2026
2026年7月7日,AMI Labs冯雁在ICML 2026带来特邀演讲,系统回答三个核心命题。她认为AI迈向现实世界,世界模型不可或缺,JEPA世界模型比生成式更具结构性优势,团队也取得系列关键突破。
ICML 2026获奖论文揭晓:黄高团队获杰出论文,A3C算法获时间检验奖
ICML 2026公布最佳论文奖项,共10篇获奖,涵盖杰出论文奖、杰出立场论文奖等。此次评选严格,经多轮筛选。获奖论文涉及扩散式大语言模型、扩散模型采样算法等多个领域。
程序员都在给AI当“监工”!7万多条编程消息揭开当前编程现状
圣母大学和范德堡大学研究团队剖析超7万条编程指令,揭示开发者与AI编程助手协作现状。开发者多当“监工”,工作从敲代码转向指导AI、诊断错误等,还总结出人机协同的诸多规律。
比GenAI更大的机会
作者认为通用科学计算是比生成式AI更大的市场、机会,英伟达在该领域有统治地位,其竞争对手难以追赶。从市场本质、收入模式、护城河三方面分析,通用科学计算前景更优。
阿里新研究:统一了VLA和世界模型
阿里达摩院等提出WorldVLA框架,融合视觉语言动作模型与世界模型。它用三套分词器编码,解决传统自回归模型问题,经联合训练,实验显示其性能优,两模型还能相互助力。
谢尔盖・布林再次进入「创始人模式」?Google押注「AI自我进化」
据路透社报道,Google联合创始人谢尔盖・布林深度介入AI研发,推动递归式自我改进(RSI)方向。此前Google新一代Gemini旗舰模型发布推迟,内部测试显示在关键领域落后对手,此次调整或为提升研发效率。