「数据问题」共找到 5131 篇相关文章
Thinking Machines再发文：模块化流形让训练更稳定
Mira Murati团队分享神经网络训练推理新研究，提出“模块化流形”让训练更稳定。将权重约束在Stiefel流形，设计Manifold Muon优化器，实验显示效果好，但计算开销和理论问题待解决，代码已开源。
Sora没做到的，LongVie框架给解决了，超长视频生成SOTA
视频生成近年进步大，但生成超1分钟高质量长视频仍难。上海人工智能实验室等机构提出LongVie框架，解决时序不一致和视觉退化问题，还推出评测基准LongVGenBench，该框架在多项指标达SOTA。
何恺明改进了谢赛宁的REPA：极大简化但性能依旧强悍
扩散生成模型在建模复杂数据分布表现出色，但与表征学习领域关联不大。谢赛宁团队提出REPA，不过较麻烦。何恺明团队提出Dispersive Loss，简化且性能强，无需预训练等，适用于多种模型。
训练MoE足足提速70%！华为只用了3招
Scaling Law下，MoE成扩展模型能力法宝，但训练难题凸显。华为构建Adaptive Pipe & EDPB优化方案，还打造DeployMind仿真平台，解决了MoE训练中通信等待、负载不均等问题，使训练吞吐提升72.6%。
开发边界消失是必然，但 AI 没有替代开发者！对话 Google 全球开发者生态总监 David McLaughlin
文章是对 Google 全球开发者生态总监 David McLaughlin 的访谈。谈到 AI 会让开发边界消失，开发者应转变思维，AI 增强而非替代开发者，还探讨了谷歌工具策略、开发者出海问题、Token 管理等。
中国科学院携手全球顶尖机构发布首个十亿参数级的手术视频基础模型SurgMotion！
近日，中国科学院等全球顶尖机构发布手术视频原生基础模型SurgMotion。它依托全球最大手术视频数据集，首次突破十亿级参数，覆盖17项核心手术任务，性能卓越，还在多领域形成生态共鸣。
从「时域建模」到「频域融合」：中山大学团队为传感器人体活动识别提供新思路 ｜ TPAMI 2026
中山大学团队在IEEE TPAMI发表研究，用“三重频域融合”（TSF）框架突破传感器人体活动识别（HAR）领域核心瓶颈。该框架从三个全新“视角”审视问题，经多数据集评估表现出色。
清华艺博新展｜具身之路：机器如何成为“人”
清华艺博将举办“具身之路：机器如何成为‘人’”展览，时间为2026年4月30日 - 5月6日。展览以“启思—看透—看懂—共创”为动线，呈现人形机器人发展历程，探讨智能与身体关系及人机共在问题。
除了AGI已来和死亡，我们为黄仁勋重磅访谈总结了50条AI最前沿判断
2026年3月23日黄仁勋在播客访谈提出众多前沿判断，如AGI已来，Agent时代开启；智能会成商品，人性才稀缺；推理成本高；合成数据非旁门左道等，还谈及公司架构、算力、供应链等话题。
告别AI「鬼画符」！一行指令「复活」王羲之、苏轼，带连笔、懂排版，项目已开源丨ICLR'26
UniCalli由香港科技大学（广州）等团队推出，是全新统一扩散框架，能精准生成书法排版和连笔，将书法生成和古籍识别统一，工作被ICLR2026接收，代码、数据集开源，还有在线Demo。