「两阶段训练框架」共找到 3780 篇相关文章
清华朱军团队Nature Machine Intelligence:多模态扩散模型实现心血管信号实时全面监测
清华朱军等团队提出多模态生成框架 UniCardio,在单扩散模型中实现心血管信号去噪、插补与跨模态生成。它采用扩散模型和 Transformer 架构,结合持续学习范式,实验表现优,有望用于多领域。
60秒极限挑战!中国GPU独角兽杀出重围,斩获图形顶会大奖
2025年12月,SIGGRAPH Asia 2025在香港开幕,摩尔线程在3DGS重建挑战赛中凭自研技术LiteGS斩获银奖。该团队还开源3DGS基础库LiteGS,实现全链路协同优化,提升训练效率与重建质量。
Nature点赞!哈佛MIT最新作:AI科学家时代来了
哈佛MIT推出ToolUniverse,这一开源框架让AI用自然语言操作600+科学工具,解决了科学研究中AI智能体面临的工具格式不统一等问题,推动科研自动化升级,助力打造AI科学家。
高性能全闪并行文件系统的设计和实践
焱融科技 CTO 张文涛在 QCon 大会分享‘高性能全闪并行文件系统的设计和实践’,介绍了焱融全闪文件存储架构和 YRCloudFile 技术细节,分享其解决 AI 训练存储难题的方案。
给几何图片写标题就能让AI更聪明,UIUC发布高质量可泛化几何数据集
随着多模态大语言模型在视觉问答等任务广泛应用,其几何推理能力成研究热点。现有方法泛化能力有限,UIUC团队提出Geo - Image - Textualization框架,发布GeoReasoning - 10K数据集,提升模型几何推理表现。
Anthropic逃过一劫:成功和解万亿美元版权诉讼,避免破产
Anthropic与作者达成和解,避开12月审判和可能高达万亿的赔偿。此前法官裁定其用盗版内容训练模型属盗版行为。和解为行业划红线,数据需明确来源授权,Anthropic仍面临其他版权挑战。
大型语言模型稳定强化学习的新路径:几何平均策略优化GMPO
本文介绍了大型语言模型稳定强化学习新路径——几何平均策略优化GMPO。它是GRPO稳定化版本,通过优化几何平均替代算术平均,解决GRPO训练不稳定问题,在多任务实验中显著优于GRPO。
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。
76%程序员依赖AI?代码安全挑战解析
GitHub报告显示76%程序员用AI编程,代码安全成挑战。腾讯等团队建A.S.E评测框架,有项目级代码生成等优势,能评估代码安全、质量与稳定性,未来将扩充功能,邀开发者参与。
Claude Code 强大的秘密究竟是什么?
Claude Code 强大源于其强大模型基础、丰富实用的内置工具、不压缩上下文信息及无 IDE 包袱等优势。相比之下,OpenAI 的 Codex 因模型能力、强化训练不足等落后,Anthropic 还靠亏本推广积累数据。