「两阶段后训练方法」共找到 3667 篇相关文章
人大高瓴孙浩团队发表Nature子刊封面文章:基于并行符号枚举的物理定律发现
中国人民大学高瓴人工智能学院孙浩教授团队在《自然 - 计算科学》发表封面论文。提出PSE框架解决符号回归瓶颈,通过公共子树复用和GPU并行提升评估效率,实验表现优于现有方法,也指出了局限性与未来方向。
王兴兴署名,宇树机器人春晚之后又进化了:单个策略就能学习各种极限动作
春晚上,宇树机器人展现高动态、高协同的全自主集群控制技术。现在,多机构提出 OmniXtreme 通用策略,可执行各种极限动作。该框架分两阶段,经测试在仿真和现实中表现出色,打破了泛化壁垒。
利用Loop语言模型扩展隐式推理 | 直播预约
当前大语言模型依赖显式文本生成推理,未充分利用预训练数据。将介绍最新工作Ouro,Loop语言模型家族,核心创新多,虽参数少却性能优,还会讨论其推理轨迹及模型Scaling新可能。
注意力机制大变革?Bengio团队找到了一种超越Transformer的硬件对齐方案
Transformer虽改变世界但不完美,线性递归等新方法理论有优势,实际在GPU表现不佳。Bengio团队提出硬件对齐算法框架,用滑动窗口循环和B2P算法,实验显示有速度与质量双重突破。
NTU S-Lab 团队探索可动 3D 新方向:结构、关节、纹理一次到位
南洋理工大学 S-Lab 团队发布研究,提出统一建模框架,能从单张图像生成可动三维对象,在几何精度、外观一致性与运动合理性上显著提升,解决了现有方法的难题,为相关领域发展奠定基础。
arXiv禁用AI,糊涂!18所高校联合发布首个AI科研评审平台
arXiv因AI生成论文泛滥,禁止接收未经同行评审的综述和立场论文。而18所高校联合发布的aiXiv平台,支持AI和人类共创科研成果,采用多阶段AI同行评审机制,引发对传统学术体系的反思。
AI终于学会「读懂人心」,带飞DeepSeek R1,OpenAI o3等模型
威斯康星大学麦迪逊分校联合清华大学的研究《MetaMind: Modeling Human Social Thoughts with Metacognitive Multi-Agent Systems》,将元认知理论融入LLM架构,让AI“读懂人心”。其框架分三阶段,还有动态社交记忆,在多基准测试表现出色。
啊?微博7800美元训的大模型,数学能力超了DeepSeek-R1
近日,微博发布自研开源大模型VibeThinker,15亿参数却在数学测试上击败6710亿参数的DeepSeek R1,后训练成本仅7800美元。其为AI产业带来新思考,还将推动微博AI应用发展。
5小时通关《原神》主线!Lumine:AI玩家正式登场
Lumine能像人类一样理解游戏画面、推理并操作,以接近人类效率5小时通关《原神》蒙德主线,还能零训练玩《鸣潮》等。它是开放式研发方案,靠少量数据和显卡让模型成强大智能体。
无VAE扩散模型! 清华&可灵团队「撞车」谢赛宁团队「RAE」
清华大学智能视觉团队和快手可灵团队联合推出《Latent Diffusion Model without Variational Autoencoder》,提出 SVG 框架,用预训练视觉特征编码器替代传统 VAE,解决了传统「VAE + Diffusion」范式的效率与通用性痛点。