「训练数据生成」共找到 5518 篇相关文章
强化学习+MCP=王炸？开源框架教AI在MCP中玩转工具解决任务，实测效果超越GPT！
科技公司OpenPipe提出全新开源强化学习框架MCP·RL，只需一个MCP Server地址，agent就能自动发现工具、生成任务，在闭环反馈中摸索出最优调用策略，实测在2/3的benchmark上达或超SOTA性能。
RF-DETR-首个突破60 AP的实时检测器（附实战教程）
RF-DETR在COCO数据集上，实时检测精度首破60 mAP，兼顾实时性与高精度。它通过NAS找到Transformer实时运行的‘最优解’，迭代快，适用于多场景，还给出完整实战教程。
ParScale：一种全新的大模型Scaling Law
文章提出并行扩展（ParScale）路线，在不增模型参数下，通过引入并行流提升性能。新扩展定律打破传统范式，两阶段后训练策略降成本，还适用于边缘设备，研究仍在进行。
2026「中国 AGI 创新影响力机构 TOP 30」发布
过去一年 AI 行业变化溢出模型层，Coding Agent 铺开，视频生成实现商业变现，具身智能供应链成型。Founder Park 从四维度选出「中国 AGI 创新影响力机构 TOP 30」，涵盖多领域团队。
ScreenCoder：视觉-代码对齐新范式，为多模态程序合成开辟道路
前端开发中UI转代码耗时易错，现有工具存在不足。ScreenCoder提出模块化多智能体框架，通过三阶段分工协作实现代码生成，还构建数据引擎推动VLMs进化，实验表现出色，为多模态程序合成开辟道路。
视觉思维链全新架构，加州大学让多模态大模型有了灵性，整体性能提升5.3%
加州大学伯克利分校等团队提出视觉思维链（CoVT）架构，让视觉语言模型推理时生成连续视觉信号。它内化轻量级专家能力，采用对齐策略和四阶段训练，实验显示性能提升，还具可解释性。
AI画手总是六根手指？阿大/美团/上交首次系统量化扩散模型计数幻觉
阿德莱德大学、美团和上海交通大学团队首次系统研究扩散模型“计数幻觉”问题。构建CountHalluSet数据集套件量化该问题，揭示其与采样条件的关系，还提出JDM模型缓解计数幻觉。
Claude 突然降智的原因是：它把自己当成了一个正在度假的欧洲人
文章指出 Fable 5 回归后似乎不听话，Claude Code 也降智，原因是其受训练数据中欧洲文化影响，把自己代入夏天度假的法国人。还给出让它恢复状态的‘偏方’，如让其忘记日期等。
南洋理工、北大、上海AI实验室开源长记忆世界模型
目前世界模型模拟方法在维持长期一致性上有挑战，南洋理工大学、北京大学王选计算机技术研究所、上海人工智能实验室联合开源长记忆世界模型WORLDMEM，介绍了其记忆机制、基础架构、训练技术及检索策略等。
NeurIPS 2025 Best Paper | 扩散模型不为人知的“时间差”：为什么先学会创作，后学会抄袭？
深度学习中，扩散模型能生成新图像且抗过拟合。巴黎高师和博科尼大学研究团队论文指出，这源于隐含的动力学正则化，训练分两阶段，数据量增加会拉开‘泛化窗口’，还给出数学解释。