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微软亚洲研究院提出全新文本数据组织范式DELT,通过引入数据排序策略,充分挖掘训练数据潜力,优化训练数据的组织方式,在不同模型尺寸与规模下都达到了良好性能,且不用增加数据量或扩大模型规模。
用短视频成本生成长视频,字节Seed新注意力机制让计算量降低85%
字节Seed与斯坦福等机构推出新模型,其新注意力机制MoC能让长视频生成计算量降低85%,质量不减且保持连贯性。团队将视频生成定义为上下文检索任务,提出MoC机制并阐述实现方法。
新手必看!强化学习入门指南 | 从RLHF、PPO、GRPO到RLVR,最后到训练推理模型
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。
「上下文学习」之后,腾讯混元第二篇公开研究:精准定位RLVR训练崩溃的“罪魁祸首”Token
腾讯混元团队新研究提出异常梯度定位器 GradLoc,可将全局梯度突刺定位到具体异常 token,降低 RLVR 训练观测与分析门槛,助力解决训练不稳定问题,让模型调优更科学。
训练成本暴降99%,35秒出1分钟高清视频!英伟达MIT等引爆视频AI革命
英伟达联合MIT、港大团队提出SANA - Video架构,其核心是创新的全局线性注意力Diffusion Transformer训练框架和全局显存恒定的KV缓存机制。它训练成本低、速度快、可部署,重新定义AI视频生成效率极限。
长视频AI数字人来了!字节×浙大推出商用级音频驱动数字人模型InfinityHuman
随着内容创作智能化需求爆发,长时长、高质量数字人视频生成是痛点。字节跳动联合浙大推出商用级模型InfinityHuman,打破传统技术局限,解决身份漂移和细节失真难题,已实现多场景商用。
Qwen3家族训练秘籍公开:思考/非思考融进一个模型,大模型蒸馏带动小模型
Qwen3技术报告揭晓8款模型关键技术,采用双模式架构,训练和微调分段进行,还“大带小”蒸馏数据。其融合思考与非思考模式,训练分多阶段,Qwen Chat还全量上线深度研究功能。
Kimi K2官方技术报告出炉:采用384个专家,训练不靠刷题靠“用自己的话再讲一遍”
Kimi K2官方技术报告公开称霸全球开源模型的秘籍,介绍其训练过程及“秘密配方”,包括MuonClip优化器、大规模Agentic Tool Use数据合成等技术亮点,还提及后阿里通义Qwen3更新击败Kimi K2。
完全开源的7B模型,性能比肩主流LLM,训练成本仅16万美元,复现DeepSeek的强化学习!
Moxin-7B由多机构团队联合开发,遵循“开源科学”原则,公开全流程细节。它训练成本仅16万美元,评测表现亮眼,在架构、数据策略、训练过程等方面有创新,为中小企业提供可控AI方案。
奖励模型预训练新范式POLAR:突破强化学习短板,有望打通RL链路扩展“最后一环”
强化学习中奖励模型设计与训练是瓶颈,上海人工智能实验室提出奖励建模新范式POLAR。它摆脱传统“绝对偏好”限制,契合强化微调框架,通过对比学习训练,实验证明其性能和泛化性佳,有望打通RL链路扩展最后一环。