「训练问题」共找到 4900 篇相关文章
基于DINOv2和SAM2改进的U-Net模型
DSU-Net是基于DINOv2和SAM2改进的U-Net模型，通过多尺度跨模型特征协作和轻量级适配器模块，解决现有图像分割模型在特定下游任务表现不足问题，提升分割精度，降低训练成本。
递归神经网络的复兴：Mixture-of-Recursions
Google DeepMind研究者设计的语言模型，能判断关键单词并进行深度递归计算，通过轻量级“路由器”节省计算资源，在同等训练成本下表现显著优于传统模型，文中还提及其他解决动态算力分配问题的思路。
LLM「拒绝回答」难题有救了！最新研究让AI学会人情世故 | COLM'25
最新研究发现模型规模和通用语言能力与处理敏感内容判断能力无直接关联，开源模型表现不错。通过提出的训练方法，在非推理和推理型模型上缓解过度拒绝问题，提升AI实用性和可靠性。
苹果出手！改进GRPO，让dLLM也能高效强化学习
苹果研究团队针对扩散语言模型（dLLM）在编码任务中表现不明的问题，基于7B级代码生成MDM DiffuCoder展开研究，定制优化GRPO提出coupled - GRPO算法，填补开源dLLM训练和推理机制空白。
谷歌MCP Toolbox for Databases拆解：助你快速构建数据访问智能体的神器
企业Agent运行常需访问数据库，但会遇到工程问题。本文详解谷歌开源项目MCP Toolbox for Databases，介绍其概念、好处、使用方式，还展示安装、配置、启动过程及不同模式下使用方法，兼具安全管控与可观测性。
ETT：打破原生多模态学习视觉瓶颈，重塑视觉tokenizer优化范式
本文由多机构联合完成，针对传统视觉 tokenization 方法优化与下游任务训练割裂问题，提出 ETT 调优方法。它实现联合优化，在多模态理解、生成、重构任务表现出色，虽有局限但带来新突破。
CVPR 2025 | SketchVideo让手绘动起来，视频生成进入线稿时代
中国科学院大学等团队提出基于线稿的可控视频生成和编辑方法SketchVideo，发表于CVPR 2025。它基于预训练模型添加线稿控制网络，解决现有视频生成模型可控性等问题，实现高质量视频生成与编辑。
赌自己会失业！田渊栋八人天团狂揽44亿元，杀入「递归进化」赛道
Recursive Superintelligence由八位顶尖AI研究员创立，获GV、英伟达等投资6.5亿美元。他们要让AI自我训练，实现递归自我进化，若成功或使AI研究员岗位消失。此前已有相关成果，产品端Anthropic也在推进AI主动性。
刚刚，DeepSeek多模态技术范式公布，以视觉原语思考
DeepSeek发布多模态模型并公布技术报告，提出‘以视觉原语思考’。该模型解决多模态大模型‘指代鸿沟’问题，有把坐标变思维单元、7056倍视觉压缩、精心设计冷启动数据等创新，实验在多任务上超主流模型。
首个智能体商业信任协议来了！支付宝携手千问 App、淘宝闪购等发布 AI 商业协议 ACT
1 月 16 日，支付宝联合千问 App 等伙伴发布 ACT 协议，它是中国首个面向 Agent 商业需求的开放技术协议。该协议打造 AI 与服务平台‘通用语言’，解决授权、安全等问题，让操作更放心，还降低商家对接成本。