「过程监督」共找到 453 篇相关文章
给 AI 一张陶罐碎片图，它能还原破裂过程吗？Minimax H3 vs Seedance 2.0 Fast 实测
文章实测 MiniMax H3 和 Seedance 2.0 Fast，给模型一张破碎陶罐图，让其生成破碎过程视频。分析 H3 技术逻辑，对比两模型效率、质感和物理细节等差异，指出开放与闭源模型的特点及视频模型待解决的问题。
XBOW 发现Wordpress 任意文件读取漏洞的过程
XBOW用AI系统做全自动化渗透，在HackerOne排名第一。其博客文章分享发现WordPress Ninja Tables插件任意文件读取漏洞的过程，从侦察端点到编写脚本攻击，最终确认漏洞并进行了负责任披露。
sgl-kernel MoE Align Block Size Kernel 优化过程解析
文章记录SGLang的sgl-kernel中优化 `moe_align_kernel.cu` 的过程。MoE模型的 `moe_align_block_size` kernel从最初的baseline版本经多次迭代，包括加向量化padding、用Blelloch Scan并行化前缀和、用Warp Scan减少同步开销等。
The Batch: 873 | 通过自监督学习实现更好得图像处理
Meta等团队发布DINOv3权重和训练代码，参数规模扩6倍，用更多数据并引入新损失函数。它在图像分割和深度估计表现卓越，解决了自监督训练的视觉transformer的问题，提升全局和局部任务表现。
当AI让答案唾手可得，学而思想把学习过程找回来
AI让答案不再稀缺，学生面临新挑战。7月3日学而思发布2026旗舰新品，提出学习机应陪孩子理解、练习、进步，将诊断、学习等环节连成路径，强调不替孩子学，保护学习过程。
超越对数似然：模型能力连续体下的监督微调新范式
论文挑战监督微调（SFT）用负对数似然（NLL）作训练目标的默认设定，提出基于概率的目标家族，引入“模型能力连续体”概念，分析不同目标在不同模型能力下的表现，为模型后训练提供新优化方向。
理解帮助生成？RecA自监督训练让统一多模态模型直升SOTA
统一多模态模型在视觉理解和生成能力上不平衡，常理解强但生成弱。本文提出重建对齐（RecA）自监督后训练方法，不改动架构，用未标注图像训练，在多模型实验中提升性能，部分达SOTA。
ICCV 2025 | 基于时序增强关系敏感知识迁移的弱监督动态场景图生成
北大王选所团队发表论文 TRKT，针对弱监督动态场景图生成任务目标检测质量瓶颈，提出时序增强关系敏感知识迁移方法，含关系敏感知识挖掘和双流融合模块，实验证明能提升场景图生成质量。
刷新无监督异常检测上限！首提「匹配代价滤波for异常检测」范式 | ICML'25
新智元报道，东北大学等团队在ICML 2025提出CostFilter-AD，将「匹配代价体滤波」引入无监督异常检测，构建异常代价体并滤波，无需缺陷样本训练，可作插件提升现有系统，精准检测微小缺陷。
国产Deep Research杀出一匹「裸奔」黑马：免费开放，过程透明，网页报告一键即出
国产AI搜索秘塔AI搜索放大招，深度研究功能发布即免费公开，自带新玩法，思考过程透明。在评测集上表现优，可应对复杂问题，生成规范报告，还能转互动网页，严谨度与易用性兼备。