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MIT发布自适应语言模型!新任务,自生成远超「GPT-4.1合成训练数据」
麻省理工学院提出自适应语言模型框架SEAL,让大模型生成微调数据和更新指令适应新任务。实验显示,其生成的合成数据微调效果超GPT - 4.1,在少样本学习和知识整合任务表现优异。
ICCV2025 | 多视图生成新范式-利用自回归模型探索多视图生成
本文介绍自回归生成多视图图像方法 MVAR,能从先前视图提取引导信息增强一致性,拉近与基于扩散方法的图像质量差距。解决了多模态条件控制和数据有限问题,展示出强指令遵从与多视角一致性。
打脸哲学无用!牛津博士教出Claude,自曝百万年薪提示词秘诀
Anthropic驻场哲学家Amanda Askell主导设计Claude的性格等机制,她分享制定有效AI提示词方法,认为需哲学思维。此外还提及不同人对提示词看法,以及大模型存在的「裂脑问题」。
Ultralytics & lightly-train:简化计算机视觉模型训练,无需标签
在计算机视觉领域,获取带标签数据成本高、耗时长。开源项目 lightly-train 用未标记图像和视频自监督预训练,减少标注成本与时间,可集成到现有训练管道,支持多种模型架构和应用场景。
Lumina-DiMOO:多模态扩散语言模型重塑图像生成与理解
上海人工智能实验室推出多模态扩散语言模型 Lumina - DiMOO,它基于离散扩散建模,打破多模态任务壁垒。相比传统自回归架构模型,它解决了生成慢、质量受限等问题,在多项评测中夺魁。
大模型开发者必读!拆解世界级AI模型的诞生,Hugging Face把4年模型训练经验写成了一本开源指南
Hugging Face发布《The Smol Training Playbook》,分享约4年构建SOTA模型和数据集的经验。手册涵盖是否训练、训练何种模型、如何训练等内容,强调数据质量重要性,还介绍了模型设计、训练中的实践与教训。
苹果AI自研不动,库克外包给谷歌Gemini了
今天凌晨,苹果与谷歌官宣达成深度合作协议,基于Gemini模型和谷歌云技术构建下一代苹果基础模型,成果之一是今年内上线“更个性化的Siri”。此前苹果自研AI推进不顺,人才流失严重。
用155万模拟视频给模型上课!GVE模型一次学会9种视频检索技能
当前视频检索研究陷入困境,现有模型难以应对复杂检索需求。香港科技大学(广州)联合阿里巴巴通义实验室推出通用视频嵌入模型GVE,其在零样本设置下超越14个主流模型,全链条创新为视频检索通用化奠定基础。
MSRA清北推出强化预训练!取代传统自监督,14B模型媲美32B
微软亚洲研究院联合清北提出全新预训练范式RPT,将强化学习融入预训练,把预训练语料库重构为推理问题集。实验显示RPT-14B表现出色,在多方面媲美甚至超越32B模型,未来RL或在LLM预训练掀起风暴。
图像编辑太慢太粗糙?全新开源自回归模型实现精准秒级修改 | 智象未来
AI图像编辑中扩散模型有两大难题,智象未来团队提出全新自回归图像编辑框架VAREdit,引入视觉自回归架构,提升编辑精准度与速度。模型和代码已开源,还提出SAR模块优化,在基准测试表现出色。