「端到端训练」共找到 4152 篇相关文章
谢赛宁等推出统一多模态模型!替代VAE实现图像理解/生成双SOTA,代码权重数据集全开源
谢赛宁等团队推出统一多模态模型Blip3 - o,用扩散Transformer生成CLIP图像特征,采用顺序预训练策略。对比多种设计方案,确定CLIP + Flow Matching最佳,模型在多任务测试表现卓越且全开源。
独家|前蔚来AI平台负责人白宇利创立「补天石科技」,聚焦具身数据 Infra 方向
前蔚来AI平台负责人白宇利创立上海补天石科技,聚焦具身数据Infra方向。该公司为机器人模型训练提供高效工程体系,首轮融资由红杉领投,团队正处早期组建阶段。
Sora2甚至可以预测ChatGPT的输出
Sora2表现太卷,能预测ChatGPT输出,模拟交互还能渲染HTML,懂代码也懂物理,能体现玻璃折射现象,还能精准还原游戏支线任务关键要素,或基于LLM训练。
The Batch: 942|暗基因组揭秘
AlphaGenome 能解读人类和小鼠基因组中 98% 不编码蛋白质部分,识别多项特征。它经预训练和知识蒸馏,在多项评测超早期模型,API 等免费用于非商业,助研究基因组与生物过程联系。
阿里AI重组:集团CEO吴泳铭亲征!「Token为王」全面决战ASI
阿里宣布成立全新的Alibaba Token Hub(ATH)事业群,由CEO吴泳铭挂帅,收拢通义千问等团队。这标志阿里AI战略转向,告别技术至上,聚焦B端商业变现与算力应用,围绕Token构建工业化流水线。
少量视角也能得到完整3D几何,即插即用的语义增强重建插件来了
现有神经隐式路线在样本稀疏时有跨视角对应不稳等问题。上海交通大学等团队提出SERES,将跨视角语义一致性作先验注入模型,以低成本解决歧义问题,在多场景提升重建质量。
「CV 铁三角」落定Meta,视觉 AI 如何向多模态演进?
Meta 高薪挖来「CV 铁三角」引关注,其研究成果与视觉 AI 向多模态演进路径高度贴合。他们过往十年协作,研究涵盖 S4L、BiT、ViT 等,构建起现代多模态 AI 基础框架。
细粒度视觉推理链引入数学领域,准确率暴涨32%,港中文MMLab打破多模态数学推理瓶颈
香港中文大学MMLab团队发布MINT - CoT视觉推理方案,解决多模态数学推理难题。它引入特殊Interleave Token,构建专属数据集,采用三阶段训练策略,实验效果全面超越现有方法。
说实话提前拿到Qwen3.7-Max内测,最让我意外的不是它推理变强了!
作者提前2天拿到Qwen3.7-Max内测,经测试,该版本补齐短板,综合能力强。审美提升明显,代码质量不错,长程思考推理迭代能力佳,适合替换到部分工具里。
DeepSeek深夜更新后自曝:我是V4(?!)
DeepSeek网页端深夜大更新,推出「快速模式」和「专家模式」,还有「视觉模型」开启灰度测试。虽官方未说明,但网友推测专家模式可能是V4或V4 Lite,完整版V4或许不远。