「低数据场景」共找到 4735 篇相关文章
10万引普林斯顿刘壮最新访谈：架构没那么重要，数据才是王道
普林斯顿大学助理教授刘壮在访谈中指出，架构没那么重要，数据、规模和记忆才是决定AI成败的关键。他认为ConvNet和Transformer性能差异源于训练细节；当前数据集远不够多样；大语言模型有语言空间的世界模型，但视觉空间的还缺失；记忆是瓶颈，智能体只是权宜之计；AI目前还替代不了研究生。
Qwen2.5VL又多一个娱乐场景，看电影讲故事
文章聚焦Qwen2.5VL新娱乐场景“看图讲故事”。介绍视觉叙事目标、挑战，讲述基于StoryReasoning数据集微调Qwen Storyteller模型的解决思路，含核心技术，还给出实战代码及相关链接。
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。
token危机解决？扩散模型数据潜力3倍于自回归，重训480次性能仍攀升
新加坡国立大学AI研究者Jinjie Ni团队预训练扩散语言模型（DLMs）与自回归（AR）模型，发现DLMs是超强数据学习者，数据潜力超AR 3倍，重训480次性能仍攀升，还剖析同期研究方法论缺陷。
史上最大高质量科学推理后训练数据集开源，快速让Qwen3等变“科学家”
上海创智学院、上海交通大学发布开源科学推理后训练数据集MegaScience，含约125万条问答对，覆盖多学科。它解决了现有数据集的问题，实验显示能提升模型科学推理能力，已完整开源相关组件。
「10万小时人类数据」不搞对齐只靠规模，灵初智能Psi-R2登顶MolmoSpaces！
4月10日晚，灵初智能发布大模型、数据集与合作计划，包括策略模型Psi - R2、世界模型Psi - W0及近10万小时人类操作数据。其未走花哨对齐路线，靠系统协同，在MolmoSpaces评测中表现优异，体现自主研发路线先进性。
空间智能新高度：港科大谭平团队SAIL-Recon突破万帧级图像大规模3D场景重建Transformer
香港科技大学谭平教授团队与地平线团队发布3D场景表征与大规模重建新方法SAIL - Recon，突破现有模型处理能力瓶颈，可实现万帧级场景表征抽取与定位重建，在多数据集上表现优于现有方法。
仅100种子题，合成数据质量超GPT-5，阿里、上交提出Socratic-Zero框架
阿里巴巴与上交大联合提出 Socratic-Zero 框架，仅从 100 个种子问题出发，通过三智能体协同进化生成高质量课程。该框架合成数据质量超 GPT - 5 等，Solver 性能提升显著，工程友好，开启零数据自进化新路径。
我如何用低代码平台复刻NotebookLM体验：从文档到可控PPT生成，全流程实战。
本文作者用低代码平台BISHENG复刻NotebookLM的PPT生成功能。介绍了技术栈，详述工作流搭建，包括文档上传、问答、PPT生成等，还提及HITL机制提升成功率，最后总结了低代码平台的优势与不足。
核心AI场景首超英伟达，一场国产算力的“破局叙事”｜甲子光年
1月26日，天数智芯公布四代架构路线图，其2025年的天数天枢架构，在DeepSeek V3场景实测性能领先英伟达Hopper约20%。该企业以技术创新、解决行业痛点等构建新范式，产品全场景布局且已规模化落地。