「两阶段训练框架」共找到 3788 篇相关文章
让LLM扔块石头,它居然造了个投石机
港中大研究团队带来《Agentic Design of Compositional Machines》,推出BesiegeField平台,支持并行实验和大模型‘自我进化’。它将机械设计转为语言生成任务,通过闭环训练提升模型能力,多个模型测试表现良好。
Mamba-3惊现AI顶会ICLR 2026!CMU知名华人教授一作首代工作AI圈爆红
Transformer有力挑战者Mamba的最新版本Mamba-3进入ICLR 2026盲审。它有三大改进,在长文本处理、实时推理和成本优化有优势。此外,FBAM也从不同角度探索Transformer下一代框架。
1美元训出专属滤镜,AI把ASCII游戏画质拉满
软件工程师Jeff Schomay用AI将ASCII风格游戏‘雷霆蜥蜴’实时‘翻译’成全动态图形游戏。他借助fal.ai平台解决速度问题,经历多次尝试平衡速度与画质,还训练专属LoRA模型提升画质,但仍面临帧间一致性难题。
腾讯与中科院联合提出R-4B,一个能自动决定是否思考的多模态大模型
多模态大语言模型“始终思考”模式有缺陷,腾讯混元团队与中科院自动化所联合提出R - 4B,通过双模式退火训练和双模式策略优化实现自动思考,在多评测中达SoTA,省资源且效果好。
机器人高层指挥低层做,“坐标系转移接口”一次演示实现泛化学习 | ICML2025
美国东北大学和波士顿动力RAI提出HEP框架,首创“坐标系转移接口”,有极简高效分层结构、空间对称性自然泛化、创新型体素编码器等亮点。它基于分层策略和接口,提升机器人操作灵活性与泛化性,论文被ICML2025收录。
FairyGen:AI 把孩子的画“动”起来,个性化教育和动画创作
FairyGen 能将孩子画作变成卡通短片,通过多模态大语言模型构思分镜脚本,采用分层建模处理前景人物动作与背景动态。其生成流程分四阶段,但也存在前景角色重建不准、背景生成不稳定等问题。
这样更公平:用jina-reranker-m0为多模态文档打分重排
文章指出多模态搜索领域给文档综合评分难,因文本与图像评分缺乏可比性。2025年4月发布的jina - reranker - m0可解决此问题,其两阶段检索流程能显著提升召回率,对多模态AI系统设计有启发。
Learning from peers!让LRM互相「传纸条」的新协作方式大幅提高准确率和效率
当前主流大模型如QwQ - 32B存在“前缀主导陷阱”,推理开头出错会使准确率暴跌。研究者受“同伴互助”启发提出LeaP框架,设计三种路由策略,实验显示小模型能借此超越大模型,开创了多种可能性。
DeepSeek推理再提速80%,V4正式版定档7月中旬
DeepSeek两天前开源DSpark推理加速框架,已在V4预览版在线服务跑真实流量,使生成速度提升60% - 85%。DSpark化解推测解码问题,在多模型超Eagle3和DFlash。V4正式版7月中旬上线,将引入峰谷定价。
Agent-World:扩展真实世界环境,让智能体与环境协同进化!
文章提出Agent-World,将“智能体环境探索”与“自进化训练”结合,构建了1978个环境、19822个工具。实验表明,其在23个基准上一致性优于先进方法与强开源基础模型,还分析了环境规模与自进化对性能的影响。