「开源数据」共找到 4920 篇相关文章
Yann LeCun离开Meta后首篇论文?使用了宇树机器人做研究
伯克利、纽约大学等团队发表论文,提出GenMimic方法,让机器人能零样本复现AI生成视频动作。Yann LeCun是共同导师之一。团队构建GenMimicBench数据集,经仿真和真实实验验证方法可行。
仅需10%思维链标注,等同全量性能!中科院发布推理监督新范式
中科院计算所团队提出新框架PARO,让模型学习固定推理模式自动生成思维链,只需标注1/10数据就能达全量人工标注性能,适合规则清晰领域,为推理监督提供新思路。
Identity-GRPO:阿里开源多人物定制化视频生成的后训练优化算法
阿里团队提出Identity - GRPO算法解决多人物视频生成身份一致性问题。构建约15000个标注样本数据集,基于Qwen2.5VL设计奖励模型,多项策略增强训练稳定性,实验验证性能提升显著。
GPU为什么能取代CPU,成为计算领域无可争议的核心?
过去CPU是计算核心,如今GPU凭借并行处理能力崛起。在人工智能、大数据等领域,GPU优势明显,软件支持也推动其普及。未来,GPU将在更多领域发挥作用,还会与CPU融合。
DeepSeek“极你太美”bug,官方回应了
DeepSeek V3.1调用API开发时输出常现“极”字,在火山引擎、腾讯CodeBuddy等多平台出现,影响代码编译。官方称将在近版本修复,网友猜测或因数据清洗不彻底。
2025年多款Deep Research智能体框架全面对比
文章从 OpenAI 关于 DeepResearch 的指南入手,对多个开源深度研究智能体框架进行架构解构与功能对比,还体验了商业化智能体应用,为使用者和开发者选工具框架提供参考。
从Debugger到Developer : 低代码时代新基准NoCode-bench,SWE-Bench作者力荐
浙江大学牵头联合多机构推出全新评估基准NoCode - bench,直面自然语言驱动功能添加任务,发现当前最佳LLM成功率仅两成。它构建严谨,任务挑战大,指明AI软件开发改进方向,且已开源。
研究显示:AI 编程工具在经验丰富的开发者手中表现未达预期
METR研究人员对经验丰富的开源开发者开展随机对照试验,让其使用Claude 3.5和Cursor Pro等AI增强型开发工具。结果显示,AI辅助编程使任务完成时间延长19%,与预期相悖。
Speech LLM 的下一个突破口:你的语音大模型可以是个「带韵律的文本模型」
语音大模型存在‘模态代沟’致性能‘降智’,此前两波改进未根本解决。香港中文大学论文提出TextPro - SLM架构,从输入端破局,仅用约1000小时数据就实现低‘模态代沟’,对多模态模型设计有启发。
机器人学会“脑补”触感,叠衣服端茶水成功率暴涨90%
近年来,人形机器人研发从行走转向复杂操控,但处理精细家务表现逊色。卡内基梅隆大学联合博世人工智能中心团队提出 HTD 模型,让机器人预判触觉,在 5 项任务上成功率提升 90.9%,部分代码开源。