「推理模型训练」共找到 8510 篇相关文章
80万条数据揭示隐患:AI正在「污染」病历,你的诊疗数据可能越来越不靠谱
新加坡国立大学等机构团队研究显示,AI生成临床文本用于训练新模型,会使病理信息在数据迭代中消失,降低医疗AI诊断可靠性。研究分析80多万条合成数据,还提出缓解方法。
震撼发布!最大人体动作数据集 MotionMillion 正式登场
上海交通大学研究团队构建高效标注流程,发布最大人体动作数据集MotionMillion,含超2000小时、200万条文本 - 动作配对数据。还推出评测体系MotionMillion - Eval,训练70亿参数动作生成大模型,刷新SOTA。
清华刘知远团队论文:最小化结构改动,短文本到长文本丝滑升级 | ICLR 2026
大语言模型发展中,上下文长度成关键瓶颈,主流架构计算开销大。清华刘知远团队提出《InfLLM-V2: Dense-Sparse Switchable Attention for Seamless Short-to-Long Adaptation》,提出可切换注意力框架,为长上下文研究提供新思路。
Google这个1.5w star 项目牛皮,99%准确率!
Google安全团队开源AI文件类型检测工具Magika,抛弃固定规则匹配,用深度学习精准识别文件真实类型。它内置轻量模型,单CPU毫秒级推理,支持200+格式,准确率约99%,已大规模落地。
人类选手苦战10小时获得世界编程冠军,OpenAI获得亚军,但这可能是最后一次了
在AtCoder启发式编程世界杯总决赛,人类选手Psyho苦战10小时击败OpenAI的AHC模型夺冠。赛事专注优化问题,比赛过程跌宕起伏,也证明了AHC具备持续性推理等关键能力。
GPT-5.4 vs Opus 4.6 vs Gemini 3.1:五条结论
2026年3月前沿AI竞争激烈,GPT - 5.4、Opus 4.6、Gemini 3.1 Pro各有千秋。GPT - 5.4领先知识和计算机使用,Gemini 3.1 Pro以低价主导推理,Opus 4.6编程能力强,无单一模型通吃各领域。
NeurIPS 2025|VFMTok: Visual Foundation Models驱动的Tokenizer时代来临
传统视觉 Tokenizer 存在缺乏高层语义信息、冗余度高、表征混乱等问题。香港大学 CVMI Lab 和阶跃星辰 AIGC 团队提出 VFMTok,用预训练视觉基础模型构造视觉 Tokenizer,实验显示其性能优异。
ChatGPT大更新推出学习模式!“一夜之间1000个套壳应用又死了”
ChatGPT大更新,推出学习模式,像老师般引导思考,对多类用户开放。它由OpenAI与多方合作打造,结合学习科学成果。目前用提示词实现,未来会训练进模型,还将多方面改进,或重塑教育模式。
19K star 霸榜,下一代的浏览器自动化神器!
做爬虫或Web自动化测试常因网页结构变动需重写脚本。Github上超火的Skyvern项目是基于浏览器的自动化代理,不依赖XPath或CSS选择器,用视觉识别结合大模型推理完成任务,已获19k+ star。
AI Code赛道跑出一匹黑马:字节Doubao-Seed-Code
字节发布面向Agentic Coding任务优化的编程模型Doubao - Seed - Code。它在代码能力、生态兼容性、价格上优势明显,在实际案例中表现出色,其训练体系独特,为开发者提供高性价比选择。