「后训练方案」共找到 4449 篇相关文章
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。
揭秘白宫「AI甄嬛传」!奥特曼篡位马斯克,美国迎来AI「新教皇」
从‘冷板凳’到‘白宫座上宾’,奥特曼用不到一年完成华丽转身,替下马斯克掌控美国AI舵盘。他与特朗普从立场相左到同台亮相,OpenAI调整策略迎合特朗普,其政策目标也逐步落实。
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。
AI 基础知识从0.1到0.2——用“房价预测”入门机器学习全流程
文章以“房价预测”为例,介绍算法工程师开发模型全流程,包括需求分析、数据收集、划分数据集等十步。详细讲解各步骤操作,如用均方误差衡量模型效果,还提及多种模型及调优方法,助开发者入门机器学习。
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。
太牛了~~复杂表格Cell合并、跨页拼接,中文领域96%,甩MonkeyOCR 20%
在PDF文档解析领域,复杂表格解析是难题。今天分享的OCRFlux是基于qwen2.5vl - 3B模型微调的解决方案,有单页解析和跨页段落/表格合并等创新点,测试得分超96%,远超MonkeyOCR等。
AI发现医生看不见的隐藏心脏病风险,近90%准确率远超人类专家|Nature子刊
登上《Nature》子刊的研究显示,约翰霍普金斯大学团队开发的多模态AI模型MAARS,用深度学习处理原始MRI图像,实现对心源性猝死风险高精度预测,准确率达89%,还能辅助制定个性化医疗方案。
重塑AI记忆边界:MemOS开源!时序推理较OpenAI提升159%
近日,记忆张量等多家团队发布面向大模型的工业级记忆操作系统MemOS。它借鉴传统操作系统架构,实现AI记忆结构化管理,性能超OpenAI等方案,未来将成立社区、推进应用及持续迭代。