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直播预约 | 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点?

论文提出 SwS 框架,针对强化学习场景,利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成,合成针对性训练数据。还对其进行多项扩展,在多个基准测试集和模型上验证有效,性能提升显著。

深度学习自然语言处理
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标准化3D生成质量榜单来了!首创层次化评价体系,告别“谁的demo更吸睛”主观评估

Hi3DEval团队推出面向3D内容生成的全新层次化自动评测体系Hi3DEval,设计对象级、部件级与材质主题三层评测协议,在HuggingFace发布首期3D生成榜单,涵盖30个主流与前沿模型。

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业界首个高质量原生3D组件生成模型来了!来自腾讯混元团队

腾讯混元3D团队推出业界首个高质量原生3D组件生成模型Hunyuan3D - Part。现有3D生成算法有局限,该模型提出新范式,含P3 - SAM和X - Part,在多数据集评估中超越现有工作,还给出体验地址和论文地址。

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拒绝视频生成,深度跃迁提出具身基座模型全新路线

深度跃迁发布世界动作模型 DELE - w0.5,放弃基于视频生成模型的路线,训练时联合学习动作与未来世界表征,推理时移除该表征分支。在真机实验中表现超基线,具跨背景泛化能力,为世界模型提供新思路。

机器之心
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释放创造力:解密 AI 贴纸生成器的“神级”提示词模板

文章介绍日本网友分享的 Gem 应用,可上传照片生成各种风格贴纸。详细阐述提示词模板概念、规律特点,还给出波普艺术、日式复古火柴盒等多种贴纸风格提示词库及可用情绪列表,最后鼓励读者动手尝试。

宝玉AI
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MIT & Google | 提出异步并行生成新范式,LLM推理效率大幅提升!

MIT与谷歌团队在研究PASTA中探索异步生成范式,开发标记语言PASTA - LANG,采用双阶段训练流程,设计推理系统。实验显示PASTA平衡性能与质量,有可扩展性,为LLM推理效率优化开创学习驱动新路径。

AINLPer
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与Gemini Diffusion共振!首个扩散式「发散思维链」来了

西湖大学齐国君教授团队提出扩散式「发散思维链」,这是面向扩散语言模型的新型推理范式。它与传统思维链不同,能非线性生成,已应用于两种模型,增强后的模型在相关任务上超越现有模型。

机器之心
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GUI智能体训练迎来新范式!半在线强化学习让7B模型媲美GPT-4o

浙江大学与通义实验室团队推出UI - S1,提出半在线强化学习训练范式。它融合离线与在线学习优势,用三项关键技术构建核心架构,新评测指标SOP更贴近真实表现,实验显示UI - S1 - 7B性能卓越,逼近GPT - 4o。

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AI「解码」古罗马,重现千年铭文真相!DeepMind新模型再登Nature

借助DeepMind推出的生成式AI工具Aeneas,考古学家面对古代碑文不再抓瞎。它是多模态生成式神经网络,能助历史学家解读、归属和修复残缺文本,还可适应其他古代语言、文字和媒介。

新智元
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让离线强化学习从「局部描摹」变「全局布局」丨ICLR'26

现有生成式离线强化学习方法在复杂连续任务长程规划中易陷入局部合理但全局偏航的窘境。厦门大学和香港科技大学提出MAGE算法,采用自顶向下策略,实验显示其多任务表现出色、推理效率高。

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