「上下文去噪训练」共找到 2917 篇相关文章
SFT+RL双管齐下：ReasonGen-R1如何破解文生图「指令不遵」难题？
上海科技大学等机构提出 ReasonGen-R1 框架，结合链式推理监督微调与强化学习，提升自回归图像生成模型推理和创作能力，已全面开源。介绍了其训练阶段、实验结果及推理链模式。
SkyReels-Audio让嘴型和音频完美匹配不再难
音频驱动的动态人脸生成研究较少，昆仑万维提出SkyReels - Audio框架，基于预训练视频扩散变换器构建，支持无限长度视频生成与编辑，采用混合课程学习等策略，保障视频视觉保真度和时间一致性。
强化学习之父：LLM主导只是暂时，扩展计算才是正解
新晋图灵奖得主、强化学习之父Richard Sutton在新加坡国立大学演讲时预测，大模型主导是暂时的，未来五年甚至十年内不是技术前沿。他认为AI应从依赖人类数据转向体验学习，强化学习潜力需靠扩展计算支撑。
Theory of Agent：构造知行合一的智能体
当前AI（如ChatGPT）存在行为随机性、效率黑洞等问题，论文指出AI缺乏认知地基，需明确认知框架。还提出革命性等式“推理 = 行动”，分析了知识与决策边界，给出最优行为四象限，介绍落地路径和未来发展方向。
Databricks × Snowflake 纷纷下注，PostgreSQL 成 AI 时代数据库标准？
文章结合作者对数据基础设施的实践与反思，探讨生成式AI时代数据系统的挑战与机遇。介绍数据基础设施新趋势，分析Neon、Supabase等公司受关注原因，指出PostgreSQL成行业标准，还提出Data Warebase概念及优势和应用场景。
5 万行代码 Vibe Coding 实践复盘：最佳实践、关键技术，Bitter Lesson
大厂资深工程师分享 3 个月用 AI 写 5 万行代码的体验，介绍 Vibe Coding 实践，分析 Coding Agent 关键技术如语义搜索、MCP，对比 Cursor、GitHub Copilot、Cline 等产品，还提到 Agent 开发要避免过度植入人类经验。
AI生图迎来大升级：图像编辑达到像素级！背后团队大多来自Stable Diffusion模型基础技术发明团队
Stable Diffusion缔造者团队创立的 BFL 发布全新图像生成模型 FLUX.1 Kontext，可实现像素级图像编辑。它能以文本和图像为输入，有 Pro、Max、Dev 三版本，已在多平台上线，获用户好评，但也面临竞争。
扩散语言模型九倍推理加速！上海交大：KV Cache并非自回归模型的专属技巧
上海交通大学EPIC Lab团队提出免训练推理缓存机制dLLM - Cache，复用特征降低计算量。它即插即用，通用于主流dLLM架构，在多个基准测试中实现数倍推理加速，且不降低生成质量。
模型越聪明越“不听话”？MathIF基准揭示AI服从性漏洞
上海人工智能实验室与香港中文大学研究团队发布论文，用MathIF基准揭示大模型“聪明”和“听话”有矛盾，越擅长推理越易忽略指令，还分析了原因并给出让模型更“听话”的方法。
爆冷！字节Seed 在CCPC 决赛只做出一道签到题，而DeepSeek R1 直接挂零？
第十届 CCPC 举行，字节 Seed 携 Seed - Thinking 参赛，仅做出一题，DeepSeek R1 挂零。不同模型架构在比赛中差异不大，暴露出大模型做算法题短板，推理模式模型表现更好。