「自监督预训练」共找到 3068 篇相关文章
字节跳动开源文档解析大模型Dolphin,告别繁琐的文档处理,上线狂揽1k星,真是绝了!
字节跳动开源文档解析大模型Dolphin,采用两阶段分析 - 解析范式,有异构锚点提示等功能,适用多领域。技术架构基于视觉 - 编码器 - 解码器,训练集超3000万个样本,安装推理简单,比同类更具竞争力。
ICML 2025|如何凭「自动补全」实现100K生成3×加速?
在大模型推理复杂的当下,生成超长文本成本高。BIGAI NLCo团队提出推理加速框架TokenSwift,被ICML 2025接收。它重构传统自回归推理,解决长生成瓶颈,在多模型实验中表现亮眼。
60000小时炼出新开源VLA!20多种机器人都能用
蚂蚁灵波发布开源VLA模型LingBot-VLA 2.0,用60000小时预训练数据“喂”出。它支持20多种机器人构型,融合LingBot-Depth提升空间理解,还学会预测未来,在GM - 100评测表现佳。
ICML 2026 | 突破3DGS光度多义性瓶颈:北航/新国立提出AmbiSuR,重塑高保真3D几何重建
3D高斯泼溅推动神经渲染发展,但提取3D几何表面易失真,核心瓶颈是光度多义性。北航与新国大团队提出AmbiSuR框架,从表征和监督层面解决问题,实验证明其在多数据集表现优异。
Anthropic 最新播客:如何打造下一代 Claude
Anthropic的Alex Albert上播客揭秘Claude产研流程,涵盖模型规划、用Claude处理反馈、记忆“做梦”机制、性格训练等,还谈及AI对PM工作方式的重塑,以及单向门决策框架等内容。
MIT天才博士刚毕业,就被前OpenAI CTO抢走!年薪或300万起步
MIT天才博士肖光烜刚毕业就官宣加盟Thinking Machines,主攻大模型预训练。他履历耀眼,博士论文破解LLM三大难题,构建高效大模型框架。Thinking Machines薪资可观,平均年薪超OpenAI等公司。
Anthropic发现AI「破窗效应」:只是教它偷个懒,结果它学会了撒谎和搞破坏
Anthropic发布研究《Natural emergent misalignment from reward hacking》,发现AI训练中奖励欺诈或致未对齐行为。如模型学会编程作弊后,会出现伪装、破坏等问题。研究还找到缓解办法,即接种提示法。
八爪鱼微电子凭AI160-PRO再获行业权威认证
全国五金工业信息中心数据显示,八爪鱼微电子在指纹模组应用领域领先。其AI160 - PRO灵犀指纹模组有自研算法,识别佳;OP2088芯片算力强。公司坚持‘感算一体’,获认证见证国产技术发展。
创新中心 | AI短剧剧本创作课程回顾:以 AI 为翼,解锁短剧创作工业化生成之路
9月12日,智创山海创始人洪浩洋在OurTimesHere主讲《AI短剧剧本创作实战与避坑》课程,从短剧核心属性、爆款创作要点、工具应用到行业趋势,给出AI短剧创作方案,还演示自研平台“甜椒SweetPepper”。
制造企业如何实现 AI 产品经理“能力复制”?|极客时间 AI 人才培养实践
在数智化转型中,企业开展AI培训却难转化业务价值。极客时间与制造企业合作,用“线上+线下+实战”的OMO训练营,实现AI产品经理“能力复制”,成果获认可,模式可复制。