「视觉预训练」共找到 2676 篇相关文章
苹果再发论文:精准定位LLM幻觉,GPT-5、o3都办不到
近日苹果发布重磅论文,提出 RL4HS 方法,用强化学习训练模型,能准确标出答案中幻觉部分,还使用片段级奖励和类别感知的 GRPO,在片段级幻觉检测任务上超 GPT - 5 和 o3。
PITT | 提出PhyT2V框架:让文生视频(T2V)更符合物理规律(CVPR2025)
当前T2V技术迈向推理驱动阶段,物理规律是关键约束。匹兹堡大学团队提出PhyT2V框架,不依赖模型重训练或大规模外部数据,可增强主流T2V模型能力,有低落地门槛和良好泛化性。
人形机器人交付元年,行业从卷模型转向拼数据
2026年是具身智能交付元年,行业从卷模型转向拼数据。全球权威机构重新定义“人形机器人数据”地位,真机数据是模型落地关键。乐聚等企业积极布局,通过训练场模式获取数据,解决行业痛点。
Bengio 15 年前论文再夺 AAAI 奖!AI 正告别单纯炫技,走向真实世界
全球人工智能顶会AAAI揭晓年度奖项,Yoshua Bengio 2011年论文获经典论文奖。今年5篇杰出论文研究方向指向AI从炫技走向应用,如ReconVLA改进VLA视觉感知,CADYT解决连续时间因果结构学习空白等。
阿里巴巴新论文:让LLM学会管理记忆,告别人工规则
大型语言模型处理长对话或复杂任务时,记忆管理靠人工规则,效果有限。阿里巴巴团队新论文提出把记忆管理变为可学习的强化学习策略,AgeMem框架统一长短期记忆管理,经三阶段训练,效果显著。
极简主义的胜利:清华团队用最简单的强化学习配方刷新1.5B模型纪录
清华、伊利诺伊大学和上海AI实验室团队提出JustRL架构,仅用单阶段训练和固定超参数,在1.5B模型上刷新性能纪录,计算量仅为复杂方法50%,挑战了复杂技术堆叠现状。
OpenAI算力账单曝光:70亿美元支出,大部分钱花在了“看不见的实验”
据Epoch AI统计,去年OpenAI计算资源支出70亿美元,多以租微软云算力支付。其中50亿研发算力,大多用于幕后研究和实验,非爆款模型的最终训练,也解释了其2024年亏损原因。
开放世界任务成功率82%!美的攻克机器人泛化控制难题
美的AI研究院和华东师范大学联合提出ChatVLA - 2模型,引入动态混合专家架构和双阶段训练流程。真机实验显示其开放世界任务成功率达82%,远超现有方法,为通用机器人控制提供新思路。
超脑未来WorldDreamer V4横扫多个权威榜单,世界模型进入群体智能时代
超脑未来发布 WorldDreamer V4,它以多智能体为基本单位,具多种核心能力。采用新预训练架构,引入 Masked Agent Modeling,用共享隐式世界状态带来新协同范式,还在多权威榜单领先。
算力极限下,OpenAI 急着做什么?
OpenAI联合创始人兼总裁Greg Brockman接受专访,就产品战略收拢、新基座模型Spud等议题给出内部判断,回应业界质疑。他称产品调整是算力硬约束下的优先级排序,还透露了产品核心方向和Spud进展。