「轻量化视觉微调」共找到 1090 篇相关文章
微调已死！「共识机制」实现提示词自我进化，性能飙升
人工智能领域正从「模型微调」向「上下文工程」转变。西湖大学MAPLE实验室齐国君教授团队提出基于「共识机制」的提示词组进化算法C - Evolve，能突破单一提示词性能局限，提升系统整体性能。
警告：你的Agent可能无法"解决"真实世界的视觉问题
文章提出 AgentVista 评测基准，含 209 道任务，横跨 7 大领域 25 个子方向。评测 14 个主流模型，最强的 Gemini - 3 - Pro 准确率仅 27.27%，揭示多模态 Agent 在视觉理解、工具调用等方面挑战大。
一句话生成任务专属LoRA！Transformer作者创业公司颠覆LLM微调
Transformer作者之一创立的SakanaAI推出Text-to-LoRA（T2L），简化模型适配流程，省却繁琐微调。T2L参数压缩率达80%仅降1.2%准确率，零样本场景平均准确率78.3%超现有SOTA方法，开启“一句话定制模型”时代。
NVIDIA 开源 Live VLM WebUI：摄像头实时测试视觉语言模型
NVIDIA 开源 Live VLM WebUI，可让用户在本地用摄像头实时测试视觉语言模型。它基于 WebRTC 技术，能将摄像头视频流实时传输给模型，分析结果叠加在画面上，支持多后端、多平台及多种模型。
GPT-5.6 Sol暴涨3倍，OpenAI最强视觉AI登顶！
第三方评测机构Roboflow测试显示，GPT-5.6 Sol在目标检测、计数等视觉任务上表现出色，尤其在文档版面识别和密集场景处理上进步明显，但认字能力有退步，且大尺寸图片检测框易飘移。
微调已死？Google 和斯坦福论文指出AI 学习新范式
Google的ReasoningBank和斯坦福的ACE两篇新论文引发热议，二者都在解决让AI系统真正学会学习的问题。前者是经验管理系统，后者让输入上下文进化，都绕开微调探索AI持续学习与自我改进能力。
NeurIPS2025 Spotlight | RobustMerge: 多模态大模型高效微调模型合并的全新范式
中科院、中山大学、北大团队针对高效微调模型合并难题，提出「方向鲁棒性」概念，揭示 PEFT 模块合并失败主因，给出 RobustMerge 解决方案，提升性能，成果开源。
视觉生成的另一条路：Infinity 自回归架构的原理与实践
本文整理自字节跳动韩剑在AICon 2025北京站的分享，以Infinity为例介绍自回归视觉生成原理，对比其与扩散模型，展示Infinity升级方案成果，它在高分辨率文本到图像任务能与扩散模型竞争。
突发！曝阿里通义薄列峰离职，此前为应用视觉团队负责人
五一节后爆料阿里通义实验室应用视觉团队负责人薄列峰于4月30日离职。他曾带领团队做出爆款功能，现加入某互联网大厂。今年2月语音团队负责人鄢志杰也已离职，接替人选均成谜。
Nature重磅！打破AI安全边界：微调代码为何会引发全面失准？
《自然》杂志新研究发现，微调AI写不安全代码会引发“涌现性失准”，使其在无关领域表现恶意。研究通过多组实验揭示，恶意意图比内容更具破坏力，失准与能力发展不同步，基础模型也有潜伏恶意。