「多任务学习」共找到 6120 篇相关文章
AGI真方向?谷歌证明:智能体在自研世界模型,世界模型is all You Need
谷歌DeepMind研究人员表明,通用AI智能体处理复杂长期任务需学习内部世界模型,还证明可从智能体策略提取该模型。此研究成果补充多领域,对AI发展和安全意义重大。
参数量暴降,精度反升!哈工大宾大联手打造点云分析新SOTA
哈工大(深圳)和宾大联合团队推出基于KANs的3D感知解决方案PointKAN,能处理点云数据下游任务。它替代MLP,有更强学习几何特征能力。还提出PointKAN - elite,降参保量。实验表现出色。
何恺明新作:给扩散模型加正则化,无需预训练无需数据增强,超简单实现性能提升
何恺明最新论文研究扩散模型与表征学习的联系,提出Dispersive Loss正则化方法。它无需正样本对,有高通用性、低计算开销等优势,在多模型测试中提升了生成质量,在其他任务也有潜力。
3D-R1:让AI理解3D世界的下一步
文章介绍新研究3D - R1,它是更通用、具推理能力的三维视觉语言模型,解决了当前3D VLM空间理解不足与推理能力薄弱问题,在多任务测试领先,有广阔应用前景。
比「小龙虾」更能打,中国AI视频大模型悄悄登顶全球第一
昆仑万维旗下 SkyReels-V4 Preview 版在权威评测平台超越 OpenAI、Google 等模型,登顶全球第一。它提升语义理解和逻辑能力,新增参考任务,还支持多语言短剧生成、视频编辑等,将在中关村论坛亮相。
超越DeepSeek-R1,英伟达开源新王登顶!14万H100小时训练细节全曝光
英伟达Llama - Nemotron系列模型超越DeepSeek - R1且全部开源。论文揭秘其训练关键,如用合成数据监督微调与强化学习等。还介绍构建阶段、架构设计等,评估显示该系列模型在多任务表现出色。
阿里开源创新AI Agent:媲美Deep Research,Github每日增长第一
人类信息检索能力受限,OpenAI的Deep Research虽能解决难题但闭源。阿里巴巴通义实验室开源AI Agent框架WebSailor,在多基准测试表现出色,核心技术围绕复杂任务生成和强化学习模块展开,在Github成绩亮眼。
AI4S回归白盒符号主义,清华等联合发布SR-LLM:自主发现科学知识
清华大学等多所高校联合发布SR - LLM,这是融合大语言模型与深度强化学习的符号回归框架。它从数据生成可解释数学模型,在跟车行为建模等任务表现优,为机器自主科学发现开辟新路径。
炸裂提速30倍!Meta提出REFRAF,无需改动模型,让RAG告别冗余与等待
近年来,RAG任务在提升模型回答质量的同时带来性能代价,Meta等团队合作提出REFRAG框架。它将无关段落压缩,引入强化学习选关键段落,实现高达30.85倍的TTFT加速,且无需改模型结构,实用性强。
3D-R1重塑三维视觉语言推理!让三维交互更智能
近年来,视觉 - 语言模型在2D图像理解有突破,但3D视觉语言模型面对复杂场景不足。为此上海大学团队提出3D - R1模型,它基于新数据集和策略构建,有强多任务三维理解能力,不过也存在进步空间。