「视频预训练模型」共找到 8436 篇相关文章
字节开源了一个了不得的模型！
字节跳动开源统一多模态基础模型BAGEL，一个模型能同时理解和生成文本、图像、视频。部署测试有亮点但效果不稳定，还分享该模型体验Demo、地址及安装使用教程。
神秘模型屠榜多日、碾压Seedance 2.0！背后竟是阿里大招：新部门首作实锤，引爆股价拉升
近日，神秘模型 HappyHorse-1.0 登顶 Artificial Analysis 视频模型排行榜。4 月 10 日，阿里确认它是 ATH - AI 创新事业部自研产品，正在内测。该模型技术亮点多，若开源或使 AI 视频行业格局生变。
Scaling Law再现Agent领域！阿里提出训练新范式：在预训练和后训练之间还需一个Agentic CPT
近年来，大型语言模型向智能体系统进化。但当前主流方法构建智能体不佳，阿里通义实验室团队论文提出智能体持续预训练（Agentic CPT）新范式，开发AgentFounder模型，在多基准测试表现卓越。
哈萨比斯出的难题，GPT之父接上了：用一个知识停在1930年的模型
GPT之父Alec Radford等用1931年前数据训练13B模型Talkie，切断现代知识污染。研究者测试其能力，探讨它对未来的“预感”、规避污染问题及数据多样性等，同时训练中也面临时间泄漏、数据质量等难题。
英伟达笑到最后！训练2000步，1.5B逆袭7B巨兽，Scaling真来了
英伟达团队提出ProRL训练法，将强化学习扩展到超2000步。用此方法训练的15亿参数模型媲美70亿参数的Deepseek - R1 - 7B，在多任务中表现出色，解决了熵崩溃和训练不稳定问题。
OpenAI去年挖的坑填上了！奖励模型首现Scaling Law，1.8B给70B巨兽上了一课
全新奖励模型「POLAR」采用对比学习范式，摆脱对海量人工标注依赖，有强大Scaling潜力。它衡量训练与目标策略「距离」作奖励信号，用自动化合成数据预训练，小模型能超越大数十倍规模对手。
给非技术人的大模型介绍：从零训练ChatGPT的全流程、天价成本及企业务实替代方案
文章介绍从零训练ChatGPT级别大模型的全流程、高昂成本，指出这对多数企业不现实。建议企业战略从构建转向应用，通过租用API或微调开源模型利用大模型，将专有数据视为核心资产。
西湖大学张驰团队：不重训，也能让视频生成更长更稳丨CVPR 2026
AI 视频生成目前存在长视频稳定性问题，西湖大学张驰团队提出 《Free-Lunch Long Video Generation via Layer-Adaptive O.O.D Correction》。研究表明 FreeLOC 方法能提升长视频生成质量，且具跨模型通用性，还揭示了问题机制，降低算力成本。
小模型用不好Skill？新范式让模型学会Skill的底层逻辑，3B模型推理token省5倍，性能反超
浙江大学联合美团龙猫团队、清华大学推出SKILL0，提出技能内化思路。它在训练中引入关键机制，让小模型把技能内化到参数里。实验显示，其效果出色，token效率高，为小模型成领域专家提供新方向。
3B小模型，编程得分比肩Opus 4.5，神秘模型引发热议，原是国产
最近，3B小模型VibeThinker - 3B在X上火了，它在编程等推理任务上比肩前沿大模型，体积却小很多。它是国产模型，来自新浪微博团队，在各项基准测试表现出色，不过在通用知识领域表现欠佳。