「训练可用度」共找到 5658 篇相关文章
全球第一位AI哲学家,在谷歌DeepMind的9年:为AGI安全奔走
谷歌DeepMind的政治哲学家Iason Gabriel入职9年,发明的对齐框架影响Gemini训练决策。在AGI承诺与AI现实伤害间,他追问AI伦理。但技术部署快,6700亿美元涌入赛道,伦理红线被踩。
DeepSeek-OCR 2 架构创新性能暴涨 3.73%
DeepSeek-OCR 2核心技术突破集中于DeepEncoder V2架构创新与端到端优化。如视觉Tokenizer低参高效压缩Token,LLM式视觉编码器用双流注意力驱动因果建模等,还采用三级训练流水线提升效率。
MIT成果登Nature正刊:90天,「AI科学家」完成3500次电化学测试
美国麻省理工学院李巨团队在Nature发表论文,展示多模态机器人平台CRESt。它结合多模态模型驱动的材料设计与高通量自动化实验,大幅提升催化剂研发速度和质量,还解决了实验结果可重复性不足问题。
马斯克挖不动的清华学霸,一年造出 “反内卷 AI”!0.27B参数硬刚思维链模型,推理完爆o3-mini-high
新加坡Sapient Intelligence推出小参数AI模型HRM,能解决复杂推理难题。它受大脑启发,提出“隐性推理”路径,准确率碾压先进思维链模型,推理能力超越o3 - mini - high,经济性突出,任务效率可百倍提升。
CVPR 2025 | SketchVideo让手绘动起来,视频生成进入线稿时代
中国科学院大学等团队提出基于线稿的可控视频生成和编辑方法SketchVideo,发表于CVPR 2025。它基于预训练模型添加线稿控制网络,解决现有视频生成模型可控性等问题,实现高质量视频生成与编辑。
告别纯奖励试错!二次尝试+反思蒸馏,复杂任务提升81%
美国南加州大学和宾夕法尼亚大学团队提出新训练范式ERL,将「经验学习」引入强化学习,通过二次尝试和反思蒸馏,在复杂任务中性能显著提升,为构建长期自主智能体提供新思路。
谢赛宁REPA得到大幅改进,只需不到4行代码
Adobe Research等团队对REPA展开研究,发现驱动目标表征生成性能的是空间结构而非全局性能。基于此构建iREPA,代码不到4行,能提升REPA收敛速度,在多方面表现出色。
短视频刷多了AI也会变蠢!“年度最令人不安的论文”
最新研究显示,大模型灌多垃圾内容会‘脑损伤’,研究人员用不同维度定义垃圾数据并训练模型,测试其核心能力,发现垃圾数据致认知下降,且损伤不可逆,还给出行业启发。
NeurIPS 2025|VFMTok: Visual Foundation Models驱动的Tokenizer时代来临
传统视觉 Tokenizer 存在缺乏高层语义信息、冗余度高、表征混乱等问题。香港大学 CVMI Lab 和阶跃星辰 AIGC 团队提出 VFMTok,用预训练视觉基础模型构造视觉 Tokenizer,实验显示其性能优异。
Andrej Karpathy回应强化学习之父Sutton最新观点「LLM是“死路一条”」
图灵奖获得者、强化学习之父Richard Sutton认为当前热门的大语言模型是“死路一条”,因其缺乏从实际互动中学习的能力。AI大神Andrej Karpathy认同其批评,认为当前LLM是向现实妥协的产物,还提出了“幽灵”比喻。