「长序列训练」共找到 2697 篇相关文章
CVPR 2025 Award Candidate | 英伟达等Difix3D+：用单步扩散模型修复 3D 重建伪影
3D重建领域中，NeRF和3DGS在新视角生成时易出现伪影，影响应用。英伟达团队提出Difix3D+，将预训练2D扩散模型用于3D渲染，单步去伪影，效率高、有泛化力，实验效果领先。
Facet-0：NTU王子为团队让机器人在精密装配中「看得懂、插得准、出错能恢复」
新加坡南洋理工大学PINE Lab团队研发Facet - 0机器人基础模型，用于精密装配。它在五项计算机装配任务中平均成功率达82%，能让机器人理解接触状态、判断对错并改进。通过多阶段训练，降低人工干预率，提高失败恢复率。
微软刚发布Mu模型：支持Windows智能体，小参数跑出10倍性能
今天凌晨微软发布创新小参数模型Mu，3.3亿参数性能比肩Phi - 3.5 - mini，体量小10倍，离线NPU笔记本每秒超100 tokens响应。它支持Windows智能体，架构有多项创新，经训练优化后智能体表现出色。
00后投身具身智能创业，剑指机器人界「Model 3」！已推出21个自由度灵巧手
具身智能创业公司灵初智能推出自研灵巧手，每只手21个自由度，操作能力强。其目标是将机器人整机价格打到17000美元，走‘Model 3式的产业破局之路’，还提出分层端到端算法解决训练难题。
对噢！为什么LMs就不能直接输出答案+confidence呢？
当前语言模型在复杂问答任务中存在校准退化问题，本文提出RLCR方法，将概率校准融入RL训练目标，重构奖励函数，在多个数据集实验中显著降低校准误差，不损失准确性，为高风险场景AI部署奠基。
读万卷书，大模型就能「看」懂视觉世界？Meta揭秘LLM视觉先验的起源
Meta超级智能实验室与牛津团队新论文发现，只见过文本的大语言模型（LLM）能学到可迁移到视觉任务的先验能力。研究通过超100组受控实验、耗费50万GPU小时，揭开LLM视觉先验来源，还给出预训练数据配方。
机器人需要一个「思考系统」：τ0-VLA让具身智能迈向长程任务时代
2026 WAIC落幕，具身智能成焦点。当前VLA模型在长程任务中有局限，上海创智学院和智元机器人联合发布τ(0)-VLA，提出分层架构和新推理机制，用大量真机数据训练，在长程任务表现出色。
陶哲轩用GPT-5解决数学难题：仅29行Python代码
陶哲轩最新发帖称，GPT - 5帮他解决MathOverflow上的问题，证明序列lcm(1,2,…,n)并非高度丰数的子集。他与GPT - 5沟通生成参数，并用其生成的29行Python脚本验证，且未遇AI幻觉问题。这不是他首次用AI解题。
顶模 Fable 5.1发布，到底强了多少？
昨晚，Anthropic发布Fable 5.1和Mythos 5.1，这代沿用Fable 5参数，性能提升聚焦长任务，还降低缓存读取价。它在游戏、视频等多个领域表现出色，与同类模型对比进步明显，虽价格贵，但能力、速度有提升。
OpenAI总裁底牌全交了：买下地球上所有的算力
OpenAI总裁Greg Brockman接受访谈，核心观点是世界长期缺算力。他指出算力需求远未释放，H100涨价凸显供应紧张，OpenAI要全买光算力、自研芯片，还谈到价格与利润、产品形态、智能体应用及医疗领域潜力等。