「任务特化训练」共找到 3644 篇相关文章
模型砍掉一大半,准确率反升15%!华科&阿里安全新研究实现ViT近乎无损的类特定压缩|ICLR'26
华中科技大学联合阿里安全部提出Vulcan方法,一改传统压缩策略,通过“先训练再剪枝”实现ViT近乎无损的类特定压缩,为大模型服务小场景提供新路径,论文已被ICLR 2026接收。
AAAI 2026 Oral|InfiGUI-G1模型来了,刷新GUI Grounding SOTA
多模态大语言模型发展下,GUI Grounding任务是难题,现有RLVR方法有瓶颈。浙江大学等团队提出AEPO框架,推出InfiGUI - G1系列模型,小参数量刷新GUI基准测试SOTA,代码已开源。
她拒了贝索斯,离开黄仁勋,只为回答一个问题:AI能学会物理世界吗?
近日,AI初创公司Accelerated Understanding亮相,由Anima Anandkumar夫妇创立。它未随主流,目标是训练模拟物理现象的通用AI模型。该模型处理数据规模大,公司想解决AI验证瓶颈,产品面向科研工程机构。
全球第一位AI哲学家,在谷歌DeepMind的9年:为AGI安全奔走
谷歌DeepMind的政治哲学家Iason Gabriel入职9年,发明的对齐框架影响Gemini训练决策。在AGI承诺与AI现实伤害间,他追问AI伦理。但技术部署快,6700亿美元涌入赛道,伦理红线被踩。
DeepSeek-OCR 2 架构创新性能暴涨 3.73%
DeepSeek-OCR 2核心技术突破集中于DeepEncoder V2架构创新与端到端优化。如视觉Tokenizer低参高效压缩Token,LLM式视觉编码器用双流注意力驱动因果建模等,还采用三级训练流水线提升效率。
马斯克挖不动的清华学霸,一年造出 “反内卷 AI”!0.27B参数硬刚思维链模型,推理完爆o3-mini-high
新加坡Sapient Intelligence推出小参数AI模型HRM,能解决复杂推理难题。它受大脑启发,提出“隐性推理”路径,准确率碾压先进思维链模型,推理能力超越o3 - mini - high,经济性突出,任务效率可百倍提升。
速度提升,能力却暴跌?扩散模型做智能体的残酷真相
南洋理工大学陶大程教授团队联合发布评测报告,揭示扩散语言模型在智能体能力上有系统性缺陷,落后自回归模型。还分析其失败原因,提出评测框架,明确能力边界并给出研究建议。
从代码基座模型到智能体与应用:代码智能的全面综述与实践指南
北航、阿里等机构联合发布论文,系统梳理 2021 - 2025 年代码大模型发展。介绍代码基座模型、评测任务、对齐技术等,还提及软件工程智能体、安全防御及训练指南,预言未来编程走向。
短视频刷多了AI也会变蠢!“年度最令人不安的论文”
最新研究显示,大模型灌多垃圾内容会‘脑损伤’,研究人员用不同维度定义垃圾数据并训练模型,测试其核心能力,发现垃圾数据致认知下降,且损伤不可逆,还给出行业启发。
NeurIPS 2025|VFMTok: Visual Foundation Models驱动的Tokenizer时代来临
传统视觉 Tokenizer 存在缺乏高层语义信息、冗余度高、表征混乱等问题。香港大学 CVMI Lab 和阶跃星辰 AIGC 团队提出 VFMTok,用预训练视觉基础模型构造视觉 Tokenizer,实验显示其性能优异。