「端到端训练」共找到 4131 篇相关文章
世界模型开始做减法？LeCun团队和清华团队给出两种思路
近期，Yann LeCun团队的LeWorldModel用简洁JEPA实现从像素端到端训练世界模型，降复杂度且验证潜在空间物理刻画能力；清华团队的Fast - WAM探讨推理阶段显式生成未来必要性，给出高效替代路径。
ICML 2025 | 千倍长度泛化！蚂蚁新注意力机制GCA实现16M长上下文精准理解
在大语言模型发展中，长文本建模挑战大。蚂蚁研究团队提出注意力机制GCA，可端到端学习检索相关片段，实现超长序列处理与泛化，其Triton kernel实现已开源，论文被ICML 2025接收。
西湖大学张驰团队：从视觉合成到空间理解，视频 AI 正在「转向」丨CVPR 2026
过去两年视频生成发展近成熟，但多数模型缺乏空间结构稳定建模能力。西湖大学AGI Lab团队提出论文，将问题落回推理阶段，让相机轨迹成约束条件，推进视频生成到三维结构约束建模。
X上63万人围观的Traning-Free GRPO：把GRPO搬进上下文空间学习
年初 DeepSeek - R1带火大模型强化学习，GRPO成常见RL算法，但训练成本高。腾讯优图论文提出Training - Free GRPO，将GRPO训练范式迁移到上下文学习，成本低、泛化好，已开源。
「神经软件」正在到来，人类代码将失去意义！
Lambda Labs CEO Stephen Balaban 在英伟达 GTC 2025 提出神经软件概念，指不再写代码，让大语言模型成软件。它没传统软件的 bug 问题，未来计算机或端到端神经化，虽有争议，但变革在加速。
2K Star！颠覆PPT！这个560KB的HTML文件，把整个办公套件装进了一个文件里！
Bento是开源项目，把文档、编辑器等全打包进约560KB HTML文件，功能堪比PowerPoint。它数据纯JSON、支持AI协作与端到端加密协作，还自研多个引擎，有多种上手和与AI协作方式。
小目标检测难点分析和解决策略
文章基于24年综述论文，分析小目标检测难点，如特征不足、难区分背景等，还给出主流改进方法，涉及数据增强、特征提取、特征融合、损失函数、训练策略等方面，介绍多种算法及效果。
奖励模型终于迎来预训练新时代！上海AI Lab、复旦POLAR，开启Scaling新范式
在大语言模型后训练阶段，奖励模型设计与训练是关键瓶颈。上海AI Lab、复旦推出预训练奖励模型POLAR，采用策略判别学习新范式，适配强化微调，性能和泛化能力强，为LLM后训练带来新可能。
入局AI Infra：程序员必须了解的AI系统设计与挑战知识
文章分享传统后台工程师技术栈和方法论如何迁移到AI系统，系统性拆解AI Infra的硬件、软件、训练和推理挑战，如硬件从CPU到GPU、软件依赖深度学习框架，还分析训练和推理面临的问题及解决办法。
太逼真！豆包·播客模型来了：一句话生成「苏超联赛」播客，很懂13太保的梗
火山引擎发布豆包·播客模型，生成的AI对话语气、停顿等像真人。操作简单，生成快且有字幕。能处理多种类型内容，如热搜话题、苏超联赛、超长文本等。其基于端到端实时语音模型，有技术突破。