「训练方法升级」共找到 4036 篇相关文章
机器人手画圆圈，怎么就成为了一大难题了？
华人研究者 Tom Zhang 所在的 DaxoRobotics 团队推文称其机械手花两天画出圆圈，这或为机器人手首次画圈。该机械手用柔性手指夹笔画圆，靠肌腱控制，传统求解器难应对，还具超人类灵活性。
刷新无监督异常检测上限！首提「匹配代价滤波for异常检测」范式 | ICML'25
新智元报道，东北大学等团队在ICML 2025提出CostFilter-AD，将「匹配代价体滤波」引入无监督异常检测，构建异常代价体并滤波，无需缺陷样本训练，可作插件提升现有系统，精准检测微小缺陷。
万字对谈 Physical Intelligence（π）：具身智能的卡点和下一步突破，到底在哪？
本文是对Physical Intelligence联创兼CEO和核心研究科学家的访谈。他们探讨具身智能现状，指出当前瓶颈是智能软件，还谈到VLM性能、数据收集、模型训练等问题，认为通用机器人基础模型被低估。
首个多模态工业信号基座模型FISHER，权重已开源，来自清华&上交等
清华、上交等团队联合发布首个多模态工业信号基座模型 FISHER，用搭积木法对异质工业信号统一建模。技术报告和权重已开源，还提出 RMIS 基准评估性能，实验显示其泛化能力强。
GuardAgent：首个专门为LLM agent提供安全Guardrail 的守卫型agent
近年LLM从对话工具变为可自主执行任务的agent，但带来安全隐私挑战。传统安全监护对其力不从心，为此学者发布GuardAgent，它守卫agent，具通用性、精确判断和免训练部署优势，实验表现佳。
借助CoT监管AI？OpenAI、谷歌、Anthropic等罕见联合发文：AI系统安全的新机遇！
OpenAI等支持新研究论文，其指出高级AI不透明性有潜在风险，而‘推理模型’用自然语言推理带来可解释窗口，CoT监控可检测不当行为、发现早期信号等，但也存在使监控性下降的因素。
揭示隐藏联系：RLHF/DPO即对比学习！
大型语言模型输出符合人类价值观是挑战，主流技术RLHF复杂、昂贵且不稳定，DPO简化流程但有训练崩溃问题。论文揭示RLHF/DPO即对比学习，提出MIO算法解决DPO崩溃，实验验证其性能优势。
RAG终极框架！港大开源RAG-Anything：统一多模态知识图谱
香港大学黄超教授团队发布开源项目RAG - Anything，构建统一多模态知识图谱架构，解决传统RAG技术局限。它能处理多类型异构内容，提供端到端方案，有多种优势及应用模式，还给出部署指南和未来展望。
社区供稿 | Jina Embeddings V4: 为搜索而生，多模态多语言向量模型
Jina AI发布多模态向量模型jina-embeddings-v4，参数38亿，能同步处理文本与图像。内置LoRA适配器强化检索等任务表现，在多基准测试中展现顶尖性能，支持单/多向量表示。介绍了架构、上手指南等。
AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请华为、蚂蚁集团等专家探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代冲突处理、推理部署成本优化、开源项目挑战及 GPU 虚拟化趋势等内容。