「轨迹蒸馏」共找到 202 篇相关文章
大模型推理学习新范式!ExGRPO框架:从盲目刷题到聪明复盘
上海人工智能实验室等团队提出经验管理和学习框架ExGRPO,能科学管理经验。与传统RLVR方法比,它在不同基准提升性能,尤其复杂推理任务,还揭示滚雪球效应,为模型推理训练提供新思路。
真实场景也能批量造「险」!VLM+扩散模型打造真实域自动驾驶极限测试
浙江大学与哈工大(深圳)联合推出SafeMVDrive,将VLM关键车辆选择器与两阶段轨迹生成结合,可在真实域批量制造高保真安全关键视频,用于端到端自动驾驶系统安全性测试。
KDD 2025 Best Paper Runner-Up | EI-BERT:超紧凑语言模型压缩框架
香港城市大学王茂林等提出 EI - BERT 框架,解决移动设备部署 NLU 模型难题。通过硬令牌剪枝、交叉蒸馏、模块化量化,实现 99.5% 压缩率。在多任务中表现出色,已在支付宝大规模应用。
开源即屠榜!UniME多模态框架登顶MMEB全球训练榜,刷新多项SOTA纪录
格灵深瞳等团队联合发布通用多模态嵌入新框架UniME,刷新MMEB训练榜纪录。它是两阶段框架,经文本判别知识蒸馏和困难负样本增强指令微调,在多任务达SOTA,项目已开源。
DeepMind 创始人 Hassabis 语出惊人:百万 token 只是在贴胶带,AGI 在 2030 年
DeepMind创始人Hassabis在访谈中评估AGI进展,认为当前范式是最终架构一部分,但持续学习等问题待解决,预计2030年左右实现AGI,还探讨了Agent、蒸馏等多方面内容,并给创业者建议。
ACL 2025|为什么你设计的 Prompt 会成功?新理论揭示大模型 Prompt 设计的奥秘与效能
英属哥伦比亚大学等团队剖析Prompt在LLM的CoT推理中调控模型内部信息流,构建量化Prompt搜索空间复杂度理论框架。研究解释提示有效的原因,提供设计高效提示词思路,实验验证理论框架。
前沿模型被曝年度重大漏洞:加密思维链可被轻松提取,GPT,Claude,Gemini 无一幸免
一篇 116 页论文揭示前沿模型思维链重大安全漏洞,Anthropic、OpenAI、Google 的 API 因架构问题,模型隐藏推理过程可通过两次 API 调用被大规模提取,还会带来多种安全威胁。
桌面 Agent 的下一步:不是会操作,而是会调度工具
复旦大学和通义实验室提出 ToolCUA,让模型在 GUI 与工具调用间编排路径。它从已有 GUI 轨迹合成训练数据,设计奖励机制,在 OSWorld - MCP 评测中效率与准确率大幅提升,为 CUA 发展提供方向。
端到端智驾新SOTA | KnowVal:懂法律道德、有价值观的智能驾驶系统
北京大学王勇涛团队提出新型自动驾驶系统 KnowVal,通过感知与知识检索模块协同实现视觉 - 语言推理。它构建驾驶知识图谱,有价值模型用于轨迹规划,实验在多基准测试表现佳,还通过定性分析验证效果。
倒反天罡!Gemini Flash表现超越Pro,“帕累托前沿已经反转了”
Gemini 3 Flash在SWE - Bench Verified测试中分数超Pro,速度和性价比也更优。谷歌解释是因Flash有未用于Pro的优化技术。开发者认为应停止‘旗舰版迷信’,强化学习让小模型也能实现‘降维打击’。