搜索：应用视觉团队

「应用视觉团队」共找到 5602 篇相关文章

We-Math 2.0：全新多模态数学推理数据集 × 首个综合数学知识体系

北京邮电大学、腾讯微信、清华大学团队提出We - Math 2.0，含知识体系、数据集及训练策略，可提升模型数学推理泛化能力。该成果在X上获关注，登Huggingface Paper日榜第一。

欧盟《人工智能法》2024 年 8 月 1 日生效，2025 年 8 月 2 日起对 GPAI 模型提供者提出合规要求，科研或开源模型有豁免。本指南助开发者判断合规情况，介绍关键定义、义务及豁免条款，还提供交互式应用。

来自多所高校团队在ICCV 2025发表统一基准框架UniOcc，融合多源数据，有体素级运动流标注等创新，提出免真值评估指标，支持协同预测，已开源，能推动自动驾驶迈向新阶段。

Unsloth团队发布强化学习教程，从吃豆人谈起，介绍RLHF、PPO、GRPO等概念，分享用GRPO训练推理模型技巧。涵盖强化学习基础知识，还给出Unsloth使用GRPO训练模型方法及奖励函数示例。

现有聊天机器人在人情世故场景表现不佳，论文指出大模型思维‘一根筋’。研究团队设计4种思维模式，用AMPO强化学习算法动态切换。在模拟社交任务中，AMPO表现超GPT - 4，省时高效。

UIUC Ge Liu团队发布《LangFlow: Continuous Flow Matching for Large Language Models》，回归连续扩散架构。研究指出连续扩散受挫非先天缺陷，经优化，LangFlow让连续扩散在标准基准追平离散扩散，为多模态统一架构打通底层路线。

视频生成进入大规模时代，但计算成本高，自注意力复杂度O(n²)跑不动。研究团队提出LINVIDEO后训练框架，无需数据和重新预训练，实现视频扩散模型线性化替换，保持生成质量，加速推理并降低成本。

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。

清华和快手团队提出新框架AttnRL，引入注意力机制提升过程监督强化学习效率与性能。它解决传统方法在分支位置选择和采样策略上的效率问题，实验显示在多基准测试中表现优异。

Anthropic等团队发布研究，进行大规模投毒攻击模拟。结论是投毒大模型所需‘毒药’数量与模型大小和干净数据量无关，取决于投毒文档绝对数量，250份就能‘搞垮’模型，改变了对AI安全的认知。