「对抗式模型学习」共找到 8248 篇相关文章
RSS 2025|物理驱动的世界模型PIN-WM:直接从视觉观测估计物理属性,可用于操作策略学习
国防科大、深圳大学、武汉大学团队提出物理驱动的世界模型PIN - WM,能从视觉观测辨识刚体物理属性。还提出PADC提升迁移性能,经实验验证其在非抓握式操作技能Sim2Real迁移中表现出色。
Anthropic融了250亿,却说:AI时代的学习,只剩下这3件事了。
Anthropic估值3500亿,融资超250亿后与哈佛、伯克利学生探讨AI时代学什么。指出AI是照妖镜,能区分混子与学霸,还介绍AI学习法,强调对抗舒适区用AI提升自己。
硅谷今日最热具身模型!不用后训练,看一遍就学会
北美具身初创Skild AI发布全新机器人基础模型S1,主打上下文学习,能看示范视频完成复杂操作。在未见过任务上成功率达66%,远高于传统方法。其发展或让开发机器人技能像给ChatGPT写Prompt。
碾压DeepSeek V3!开源AI Agent专属模型,1万亿参数、工具使用能力超强
国内大模型平台月之暗面开源了模型Kimi - K2,这是混合专家模型,总参数1万亿。它针对AI Agent优化,工具使用能力强。测试显示其性能碾压DeepSeek V3等模型,训练流程还有独特技术创新。
0.3B参数,600MB内存!腾讯混元实现产业级2Bit量化,端侧模型小如手机App
腾讯混元团队推出面向消费级硬件的“极小”模型HY-1.8B-2Bit,参数量仅0.3B,内存占用600MB。它基于产业级2Bit端侧量化方案,生成速度提升,还通过多种方法提升能力,未来将探索新技术缩小与全精度模型差距。
聚焦手机AI“超级入口”,中兴Nebula小模型让手机秒变“小秘”?
移动智能时代,手机AI“超级入口”成竞争焦点。美团率先推出AI Agent,中兴通讯自研Nebula-GUI模型表现亮眼,在测评中获佳绩,已在多款手机商用,还开发数据制备系统,经监督微调、双层强化学习提升性能。
CAIR开源发布超声基座大模型EchoCare“聆音”,10余项医学任务性能登顶
2025年9月17日,CAIR开源发布超声基座大模型EchoCare“聆音”。它基于超450万张影像数据集训练,在10余项医学任务测试中表现卓越。首创结构化对比自监督学习框架,为AI医疗应用提供创新路径。
NVIDIA技术沙龙《强化学习流水线优化:性能分析与 Rollout加速》演讲笔记
该演讲笔记围绕强化学习流水线优化,强调用Nsight Systems做性能分析,介绍在Ray Actor添加参数及解读文件方法。给出训练/生成参数优化技巧,如Actor训练和Rollout优化,还以Qwen 2.5 7B等模型为例总结参数调优经验。
告别单一大模型依赖!北航等机构发布综述:大语言模型集成(LLM Ensemble)
北航等机构发布的论文系统性回顾了LLM Ensemble领域进展,介绍分类法、相关问题、方法、基准、应用和未来方向。LLM Ensemble指推理阶段综合利用多模型优势,现有推理前、中、后三大集成范式。
LLM工业级自进化:北邮与腾讯AI Lab提出MoE-CL架构,解决大模型持续学习核心痛点
北邮百家AI团队与腾讯AILab提出MoE - CL架构用于LLM自进化持续指令微调。其结合‘解耦LoRA专家’与‘GAN对抗降噪’,在腾讯业务及基准测试中效果佳,降低人工成本,准确率优于主流方法。