「自监督学习」共找到 2376 篇相关文章
GPT-5点赞！八大顶尖机构发布「自进化智能体」全面综述
在2025年，大语言模型已演变为智能体，但现有智能体部署后难以适应变化。格拉斯哥大学等机构学者发布综述，系统梳理自进化AI智能体核心框架与挑战，提出三定律，还介绍了优化技术、应用案例等，并指出未来方向。
连续自回归的dots.tts：小红书开源语音合成模型「基座」
语音合成赛道发展如早期大语言模型，路线未收敛。小红书与上海交通大学合作开源的 dots.tts，是 20 亿参数、全连续、端到端自回归 TTS 基础模型，有准确度高、可扩展等特点，还开源了代码。
AI大模型重塑学习硬件：从工具到伙伴 | 网易有道孟旭
在 AICon 全球人工智能开发与应用大会·上海站（2025）现场，网易有道孟旭以有道 AI 答疑笔为例，分享智能学习硬件变革逻辑，指出其进化是用户需求、硬件创新与 AI 技术螺旋推进，还探讨大模型应用及未来方向。
Self-Forcing++：让自回归视频生成模型突破 4 分钟时长极限
加州大学洛杉矶分校与字节Seed等团队联合完成Self-Forcing++，让自回归视频生成模型突破4分钟时长极限。它解决传统模型架构缺陷，经三步技术实现稳定超长视频生成，实验超基线，但仍有长时记忆缺失等问题。
超越对数似然：模型能力连续体下的监督微调新范式
论文挑战监督微调（SFT）用负对数似然（NLL）作训练目标的默认设定，提出基于概率的目标家族，引入“模型能力连续体”概念，分析不同目标在不同模型能力下的表现，为模型后训练提供新优化方向。
OpenAI大神：人工智能导论课程停在15年前，本科首选该是机器学习导论
如今人工智能成科技主流，入门者选对课程很重要。OpenAI研究科学家Noam Brown认为，本科生不应把人工智能导论作首门AI课，因其大纲多年未变，应首选机器学习导论。此观点引发热议。
CVPR 2025 | 多模态统一学习新范式来了，数据、模型、代码全部开源
中国人民大学、清华和腾讯合作的CVPR 2025论文指出，当前多模态学习范式有缺陷。为此提出新范式，构建AV - UIE数据集、Crab框架，实现任务互助，在多任务上超垂类专家模型，数据、模型、代码开源。
强化学习没作用？人大DelTA精准识别关键token，推理正确率大幅上升
人大高瓴研究团队提出DelTA算法，不依赖经验为强化学习目标中每个token算最优权重。实验显示它适配主流强化框架，在多任务上提升base模型效果，还能让训练更稳定。
2小时入门「个性化联邦学习」，上交清华开源斩获1700+星 | JMLR'25
上海交通大学和清华大学研究人员开源个性化联邦学习代码库PFLlib，含39种算法、3种场景和24个数据集，支持模拟500设备训练，还有隐私保护评估工具，降低研究门槛。
南大周志华团队最新力作：一个算法通吃所有，在线学习迎来新范式？
世界是动态变化的，AI 模型需具备在线学习能力，领域提出适应性遗憾值指标。现有算法通用性不足，南京大学周志华团队研究具有双重自适应性的通用算法，提出元 - 专家框架等，还研究了在线复合优化问题。