「两阶段后训练方法」共找到 3668 篇相关文章
Web 开发 AI 就选它?V0复合架构无错误率 93.87% 远超 Claude 4 Opus 单体!
Vercel推出新AI模型v0系列,采用复合模型架构,将RAG专业知识、SOTA大模型推理能力和定制流式后处理模型结合,能提升代码生成质量,且基础模型升级时可快速替换,还训练了定制AutoFix模型。
用2D先验自动生成3D标注,自动驾驶、具身智能有福了丨IDEA团队开源
IDEA团队张磊团队提出OVSeg3R开集3D实例分割学习新范式。它无需人工后处理和3D掩码标注,降低训练成本,有望让3D实例分割商业落地,可用于自动驾驶、智能家居等领域。
学生3年投稿6次被拒,于是吴恩达亲手搓了个评审Agent
机器学习大佬吴恩达为投稿屡被拒的学生,做了免费AI论文评审智能体。它在ICLR 2025审稿数据训练,与人类审稿相关系数达0.42,能按会议风格评审,还提修改建议,可体验。
AI首胜人类博士,顶会论文秒变代码!港大90后开源刷爆8k星
香港大学黄超团队开源的DeepCode,能分析论文、生成可运行代码。在四大基准测试中全面领先,首超人类专家,还优于现有AI Coding。它有三大核心能力,采用三阶段框架实现代码自动转换。
上海AI Lab发布混合扩散语言模型SDAR:首个突破6600 tgs的开源扩散语言模型
上海人工智能实验室提出全新范式SDAR,通过‘训练 - 推理解耦’融合AR模型高性能与扩散模型并行推理优势。实验证明,SDAR性能与原版AR模型持平或超越,还能加速推理,且已全面开源全系列模型。
为防AI刷题,Nature等顶刊最新封面被做成数据集,考验模型科学推理能力|上海交通大学
上海交通大学王德泉教授课题组提出MAC基准,用顶级期刊最新封面构建测试集,评测多模态大模型能力。研究设计两种含“语义陷阱”的测试任务,发现顶尖模型有局限,还提出DAD方法提升表现,采用双重动态机制。
英伟达护城河被AI攻破,字节清华CUDA Agent,让人人能搓CUDA内核
近日,字节跳动Seed团队和清华AIR的CUDA Agent引发轰动。它能编写经优化的CUDA内核,性能超torch.compile等。研究发布CUDA - Agent - Ops - 6K数据集,介绍系统管线设计、训练流程,实验结果佳,但有未对比复杂编译器等局限。
MIRIX重塑AI多模态长期记忆:超Gemini 410%,节省99.9%内存,APP同步上线
UCSD和NYU团队推出开源的MIRIX,全球首个多模态、多智能体AI记忆系统。它表现亮眼,在多任务中超越传统方法,有类人记忆系统等特点,还上线Mac端应用,开启大模型从对话生成到长期记忆驱动心智的新周期。
马斯克最大算力中心建成了:全球首个GW级超算集群,再创世界纪录
全球首个GW级超算集群Colossus 2正式投入运行,马斯克称其4月将升级至1.5GW。这为Grok 5训练提供强大算力。但美国部分地区因数据中心电力需求激增,或在用电高峰对居民轮流停电。
上帝视角!DeepMind提前5天锁定Melissa,强度预报不再靠天
飓风Melissa来临前,DeepMind算法提前5天预言其强度变化。该模型用两类数据训练,能生成多种未来场景,在路径和强度预测上优于传统模型,已被NHC投入实战,但AI不能理解灾难,人类仍需做决策。