「统一表示学习」共找到 2040 篇相关文章
上海AI Lab、浙大EagleLab等提出RRVF：利用「验证非对称性」，只输入图片学习视觉推理
上海AI Lab、浙大EagleLab等联合完成研究，提出RRVF框架，利用「验证非对称性」，仅输入图片学习视觉推理。它构建闭环系统，通过迭代推理、视觉反馈等步骤训练模型，实验显示效果佳，证明验证法则力量。
“最强具身VLA大模型”，究竟强在哪儿？
机器人基础模型π*0.6刷屏，能让机器人高效完成多项任务。它引入Recap学习法，突破传统模仿模式。其核心方法RECAP让VLA用奖励反馈和人类介入训练，还能从异构数据学习，实现自我进化。
北大联合阶跃星辰提出TensorCast：统一可编程管理大模型张量，推理「首字延迟」最高降低93.2%
随着模型规模增长、新应用兴起，大模型基础设施面临管理「张量状态」挑战。北大、阶跃星辰与北邮联合提出 TensorCast，解耦张量状态，复用管理能力，在多场景测试中表现出色，为大模型基建提供新范式。
SFT「不完全学习」之后，研究的下一个前沿在哪？ACL 2026 腾讯混元论文未来方向展望
本文从不完全学习现象出发，展望SFT领域未来研究方向，如未知根因探索、检测方法改进等，还提及推广到其他训练范式、CPT精细化研究等，给出研究优先级和社区建议。
1.5B参数撬动“吉卜力级”全能体验，国产开源之光多模态统一模型，来了
GPT-4o引发“吉卜力”风暴，改变AIGC范式。昆仑万维开源多模态统一模型Skywork UniPic，1.5B参数就能接近甚至超越十几亿参数专用模型，可在消费级显卡运行，还公开全套资源。
NeurIPS25高分论文｜以判别式监督学习强化推理LLM，解决难度偏差和熵崩塌难题
德州农工大学博士生李港在NeurIPS25高分论文中，分析GRPO优化目标，发现难度偏差局限及与判别式监督学习联系，提出DisCO框架强化大型推理模型，其优势显著，实验表现优于GRPO及其变体。
Google 发布首个全模态 Embedding 2 模型，文本图片音视频 PDF 统一到一个向量空间
Google发布Gemini Embedding 2模型，它是业界首个原生支持文本、图片、视频、音频和PDF五种模态的Embedding模型，可将这些数据映射到同一向量空间，在多模态RAG、跨模态搜索等场景有应用，还介绍了跑分、用法、竞品、价格等情况。
首次解释LLM如何推理反思！西北大学谷歌新框架：引入贝叶斯自适应强化学习，数学推理全面提升
西北大学与Google、谷歌DeepMind团队质疑传统强化学习与反思的关系，提出贝叶斯自适应强化学习方法，首次解释为何、如何及何时反思探索新策略，还给出决策数学形式，实验显示其性能更优。
实战·Agentic 上下文工程（下）：实现一个可自我学习与进化的智能体原型
文章参考ACE论文架构与提示词设计，实现可自我学习与进化的ACE智能体原型。介绍整体架构、各模块实现逻辑、工作流组装测试，也指出当前问题如LLM表现波动大等，并给出改进方向。
Sglang 源码学习笔记（三）- 分布式和并行（以deepseek 为例）（WIP）
文章是 sglang 源码学习笔记，聚焦分布式和并行，以 deepseek 为例。介绍通信域类型，分析 ZMQ 和 torch.dist 通信，阐述 TP、DP、EP 实现，包括初始化、使用等，还涉及不同 Linear 层 TP 及 MoE 不同实现情况。