「自奖励训练」共找到 3118 篇相关文章
NVIDIA重磅开源！OmniVinci 仅 9B 模型就拿下多模态冠军！
英伟达推出全模态大语言模型 OmniVinci，架构有三大创新。OmniVinci - 9B 模型表现亮眼，多测试中大幅超 Qwen2.5 - Omni，且训练量仅为其六分之一。其架构经多阶段流程实现全模态理解，还支持多种功能。
Yann LeCun放出憋了20年的大招：Meta开源V-JEPA 2世界模型
Meta发布V-JEPA 2世界模型，参数高达10亿，推理速度比英伟达Cosmos快30倍。它基于Vision Transformer架构，是Yann LeCun倡导多年的JEPA路线成果，仅需62小时机器人数据训练就能执行任务，打脸质疑者。
1000+页PDF解析速度暴涨3倍，MinerU模式不香了
百度PaddleOCR推出HPD - Parsing小模型，文档解析速度大幅提升，是上一代最快模型的1.62倍、自身原解码方式的3.06倍。它采用层级并行解码架构，有两层并行设计，效果出色且兼容性好，还分享了优质训练方法和优化思路。
对话蚂蚁吴伟：训推一体池化调度，如何把GPU用到极限
AICon大会前，与蚂蚁集团吴伟深度对话，探讨GPU资源调度解法。他指出CPU和GPU有结构性差异，只在推理或训练内优化有资源闲置，国产卡缺全链路生态，软件优化有天花板。还分享架构思路、算法及落地效果等。
AI失忆症有了新解法，哈佛团队开发海马体仿生技术，要用AI终结人类“遗忘史”
近日，AI初创公司Engramme被曝正与投资者接洽融资约1亿美元，潜在估值达10亿美元。其联合创始人是哈佛教授加布里埃尔·克雷曼，技术基于其实验室成果，自研大记忆模型LMMs，已开放记忆API内测申请。
一年后，DeepSeek-R1的每token成本降到了原来的1/32
几天前，DeepSeek更新R1论文至86页，公开训练全路径等细节。英伟达发表博客展示在Blackwell GPU上对其降本增效，通过软硬协同提升每瓦特Token吞吐量，还介绍了TensorRT - LLM软件及相关技术提升性能的情况。
击败PI！星动纪元登顶具身奥林匹克，狂揽三项全球冠军
在具身灵巧操作奥林匹克赛事Benjie’s Olympics中，中国具身智能公司星动纪元斩获三项全球第一，超越美国明星公司PI。其自研VLA具身模型优势显著，且已在多领域落地应用。
慕思联手华为鸿蒙，完成一场卧室里的“静默实验”｜甲子光年
在AI浪潮下，睡眠场景需“静默革命”。慕思联手华为鸿蒙推出鸿蒙智选慕思智能床Pro H - Design，采用底层代码级深度共研，还自研传感技术与算法，构建闭环服务用户，重写智能床竞争逻辑。
ICDE 2026 | 从匹配困境到推理突破：阿里REG4Rec 激活生成式推荐的个性化潜力
阿里国际智能技术团队提出生成式推荐模型 REG4Rec，从表征学习、训练目标和推理策略层面设计，提升推理能力与稳定性。离线实验表现优，已在 Lazada 部署，带来显著商业收益，成果被 ICDE 2026 接收。
MIDAS：快手可灵发布实时交互式数字人生成框架
近年来交互式数字人视频生成受关注，但实时处理多模态输入有挑战。快手可灵团队提出MIDAS框架，基于LLM驱动的自回归模型，结合轻量级扩散头，实现低延迟、交互式多模态控制，还构建大规模数据集等。