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OpenVision 2:大道至简的生成式预训练视觉编码器
多模态大模型浪潮中,视觉模块是关键。此前OpenVision训练管线复杂,成本高。研究者提出OpenVision 2,移除文本编码器与对比学习,引入随机丢弃视觉token技巧,性能佳且效率高,挑战了对比学习范式。
华为发布如何利用RL训练强大的Deep Research Agent综述!
华为技术团队发布综述论文,首次系统性梳理利用强化学习(RL)训练强大的深度研究代理。论文指出传统SFT和DPO方法有局限,RL优势明显,还在数据构建、算法设计等方面给出进展与路线图。
具身VLA后训练:TeleAI提出潜空间引导的VLA跨本体泛化方法
现有VLA基座模型能力不足,跨本体适配存在挑战。中国电信人工智能研究院具身智能团队提出“对齐 - 引导 - 泛化”(ATE)框架,实现从调架构到调分布的范式转移,适配主流VLA模型,减少数据需求。
Sensor Tower 25上半年AI应用报告:年轻男性用户仍占主导,垂类应用面临被「颠覆」压力
移动应用数据分析商 Sensor Tower 发布报告《State of AI Apps Report 2025》,分析移动端 AI 市场。指出 2025 上半年全球生成式 AI 应用下载和收入增长,亚洲成下载主力,AI 成应用标配,垂类应用面临挑战。
基于离散扩散模型的高效音频修复方法
数字音频时代音频易损坏丢失,传统修复法处理长间隙不佳。本古里安大学研究人员提出基于离散扩散模型的音频修复法,经MusicNet数据集实验验证,该方法在各间隙长度上表现优异。
通用LLM压缩算法,居然藏视频编码里!2.5bit实现4bit性能,硬件无缝支持
LLM.265研究发现,视频编码器是高效的大模型张量编码器,现成视频编解码硬件压缩AI模型数据效率高。它灵活控制码率、可压缩多种张量,还能利用GPU硬件加速。实验显示其压缩效果显著。
如何破解海量内容审核难题?快手安全大模型技术探索与应用实践
在数字内容爆炸式增长下,传统内容审核模式难应对挑战。快手安全算法中心负责人刘梦怡分享自研多模态大模型技术方案与应用实践,涵盖架构、数据、训练等,还介绍审核智能化应用及未来展望。
AI三问:Agent、LLM、RAG,一文厘清!
文章介绍大语言模型(LLM)、检索增强生成(RAG)和AI智能体(Agent)三种架构。阐述其概念、工作原理、应用场景、优缺点,还做了横向对比,给出选用建议,最后提及混合架构与未来趋势。
科普向:一文解构大模型后训练,GRPO和它的继任者们的前世今生
文章深入解读大模型后训练,先对比 PPO 与 GRPO,指出 GRPO 优势及成本问题。又介绍 GRPO 后续改进算法,如 DAPO 解决训练问题、GSPO 提升训练稳定性、GFPO 可优化多属性,还提及 GRPO 其他缺陷。
首个基于MCP 的 RAG 框架:UltraRAG 2.0用几十行代码实现高性能RAG, 拒绝冗长工程实现
检索增强生成系统(RAG)复杂度提升,工程实现成本高。清华大学等联合推出首个基于MCP架构的UltraRAG 2.0,组件化封装、调用扩展灵活,低代码实现高性能,可用于科研和行业应用。