「数据整合」共找到 2732 篇相关文章
社区供稿 | Index-AniSora 技术升级开源: 动漫视频生成强化学习
B站升级动画视频生成模型Index - AniSora技术并开源,支持多种二次元风格视频镜头一键生成。基于相关研究提出首个专为二次元视频生成的强化学习技术框架,构建奖励数据集、训练AnimeReward、提出GAPO优化策略,实验验证其有效性。
长达790年视频镜头,打造原生多模态世界模型!北京智源研究院用Emu3.5统一“世界”
北京智源研究院发布并开源基于原生多模态训练的世界学习者Emu3.5,它将视觉和语言视为同一种数据流,在超13万亿token数据上学习,解决长视野多模态信息处理问题,经多阶段训练和优化,能力强大且已开源。
首个实例理解3D重建模型!NTU&阶越提出基于实例解耦的3D重建模型,助理场景理解
人类能自然感知3D世界的几何与语义,但AI做到“两者兼得”是挑战。NTU联合StepFun提出IGGT,将空间重建与实例级上下文理解融为一体,还构建了InsScene - 15K数据集,解决了传统方法的问题。
首次结合RL与SFT各自优势,动态引导模型实现推理⾼效训练
新一代大型推理模型在复杂推理有进展,核心是ZERO - RL训练法。华为香港研究所小艺团队等合作推出GHPO算法框架,融合在线强化学习与模仿学习,解决了RLVR方法局限,提升模型训练效果,代码数据开源。
超越DeepSeek-R1,英伟达开源新王登顶!14万H100小时训练细节全曝光
英伟达Llama - Nemotron系列模型超越DeepSeek - R1且全部开源。论文揭秘其训练关键,如用合成数据监督微调与强化学习等。还介绍构建阶段、架构设计等,评估显示该系列模型在多任务表现出色。
最新豆包、deepseek、元宝、夸克、千问、百度、文心、Kimi、微信搜一搜、抖音、小红书等AI搜索生成内容引用来自哪些地方?【干货】
作者白杨SEO指出,生成式人工智能发展快,AI搜索优化GEO受关注。介绍了豆包、DeepSeek等多个AI搜索生成内容引用来源,如豆包引用抖音、头条等,DeepSeek用开源数据等,还提及各平台优化要点。
工程知识引擎:Harness Engineering体系下的工程知识底座
现代软件开发中,AI编程智能体虽能写代码但难理解代码,缺乏工程约束与上下文支撑。为此构建工程知识引擎,整合多维数据源,有向量检索等六大能力,经评估可提升智能体效率与代码质量。
Snapchat提出Canvas-to-Image:一张画布集成 ID、姿态与布局
Canvas-to-Image 是面向组合式图像创作的全新框架,将不同控制信息整合在同一画布,简化图像生成控制流程。它解决了传统生成流程中控制方式分散的问题,能在推理阶段组合多种控制信号,实验效果良好。
医生版 ChatGPT 3 年估值 60 亿美金,被低估的 AI 硬件新玩法:相框
OpenEvidence被称为医学领域的Google和医生版ChatGPT,成立3年估值达60亿美金。它用高质量数据训练小而专模型,有“无幻觉”机制,直接面向医生推广,产品进化为临床决策助手,收入来自制药广告。
ICCV 2025 | SeaS: 工业异常生成+正常合成+精准掩码大一统框架,指标全面碾压SOTA
华中科技大学慢工团队提出少样本工业生成模型SeaS,依托U-Net,只需1 - 3张训练样本,单模型同步实现多样异常生成、正常产品合成及精确异常掩码标注,突破现有方法局限,在主流数据集上超越SOTA。