「多模态训练」共找到 2848 篇相关文章
AI 编程冲击来袭，程序员怎么办？IDEA研究院张磊：底层系统能力才是护城河
在AICon全球人工智能开发与应用大会上，IDEA研究院张磊接受专访，剖析多模态智能体落地路径，分享平衡研究与产品的见解，还为年轻人在AI浪潮中发展给出建议，指出底层系统能力是关键。
VLA 推理新范式！一致性模型 CEED-VLA 实现四倍加速！
近年来，VLA模型成机器人领域重要研究方向，但推理速度受限。本文提出一致性蒸馏训练、混合标签监督机制及提前退出解码策略，在多基线模型上实现超4倍推理加速，实验验证其高效通用。
LLM「拒绝回答」难题有救了！最新研究让AI学会人情世故 | COLM'25
最新研究发现模型规模和通用语言能力与处理敏感内容判断能力无直接关联，开源模型表现不错。通过提出的训练方法，在非推理和推理型模型上缓解过度拒绝问题，提升AI实用性和可靠性。
爬网页要收费了！AI应用成本再度增高！Cloudflare宣布新实验
Cloudflare宣布“按爬取付费”实验，新注册服务网站默认阻止AI爬虫，爬虫需附带支付意图才能访问。此举旨在让内容创作者从AI公司获利，不过也会使AI训练成本上升，还可能引发连锁反应。
苹果出手！改进GRPO，让dLLM也能高效强化学习
苹果研究团队针对扩散语言模型（dLLM）在编码任务中表现不明的问题，基于7B级代码生成MDM DiffuCoder展开研究，定制优化GRPO提出coupled - GRPO算法，填补开源dLLM训练和推理机制空白。
全球首次，Transformer「混血」速度狂飙65倍！英伟达已下注
康奈尔、CMU等机构研究者提出「混合体」Eso - LM，融合自回归和离散扩散模型范式。它引入KV缓存机制，推理速度相比标准MDM提升65倍，在速度与质量平衡上超越BD3 - LM，引发AI领域关注，英伟达或押注此方向。
微软等提出「模型链」新范式，与Transformer性能相当，扩展性灵活性更好
随着大语言模型发展，扩展 Transformer 架构成趋势，但参数规模增长带来训练负担。微软等研究者提出 CoR 概念，构建模型链学习范式，应用于语言模型得 CoLM 系列，实验显示其性能相当且扩展性、灵活性更好。
DeepSeek R1 迎来小更新大升级，性能直逼 OpenAI o3！
昨日，DeepSeek 发布 R1 大模型最新版本 DeepSeek - R1 - 0528 并开启公测。虽官方未附详细技术说明，但用户反馈推理和输出有改进，也有性能方面的不同看法，其在基准测试表现佳。
视频推理界的“福尔摩斯测试”：所有大模型，统统不及格 | 论文代码开源
腾讯ARC Lab和香港城市大学推出Video - Holmes，这是视频推理界的‘福尔摩斯测试’，能展现多模态大模型复杂视频推理能力的边界，规避现有Benchmark痛点，测试中所有大模型全部不及格，代码已开源。
DeepSeek用的GRPO有那么特别吗？万字长文分析四篇精品论文
文章解读 Kimi k1.5、OpenReasonerZero、DAPO 和 Dr. GRPO 四篇论文，分析 DeepSeek R1 里 GRPO 及改进算法。指出 GRPO 非特殊 RL 算法，当前 RL 算法实现相似，变革聚焦价值函数取舍等核心维度。