「预填充阶段」共找到 1013 篇相关文章
从衣服到饰品:OmniTry 实现珠宝、包袋等多类可穿戴物品的虚拟试穿
Kunbyte提出OmniTry,将VTON从服装扩展到任意可穿戴物品,采用无掩码设定。它经两阶段处理流程训练,在12种常见物品类别评估中表现优,有扩展潜力,但也存在训练数据类别限制等局限。
模拟大脑功能分化!北大与港中文发布Fast-in-Slow VLA,让“快行动”和“慢推理”统一协作
北大与港中文研究团队发布 Fast-in-Slow(FiS-VLA)全新双系统视觉 - 语言 - 动作模型,将快速执行模块嵌入预训练视觉 - 语言模型,实现快慢系统一体化。该模型在多平台表现优异,控制频率大幅领先。
专为小说、角色扮演等而生:元象开源泛娱乐场景底座模型
元象作为AI与3D技术服务公司,此次开源XVERSE-Ent系列中英双语大模型。它采用MoE热启动技术与三阶段训练策略,解决泛娱乐场景痛点,适配多元语境,有高部署性价比,为行业提供泛娱乐AI解决方案。
我在WAIC看见的十大趋势
上海世界人工智能大会(WAIC)热度空前,一票难求。本文总结了WAIC呈现的十大核心趋势,如中国AI因DeepSeek而不同,开源大模型进入中国时间,AI创新来到ToC阶段,第一批商业化AI终端是汽车、耳机和眼镜等。
腾讯混元团队最新研究:让 AI 从「固定模型」走向「实时适配系统」
腾讯混元团队提出论文《HY-WU (Part I)》,尝试让模型在推理阶段根据输入实时动态生成适合任务的参数,而非依赖固定参数。通过多类实验验证,这种方式在图像编辑等任务中有明显优势,还降低了训练复杂度。
英伟达韩松团队新作:具有后神经架构搜索的高效语言模型
英伟达韩松团队推出基于后神经架构搜索的高效语言模型Jet - Nemotron,在基准测试中表现出色,准确率与Qwen3等相当甚至更优,生成吞吐量大幅加速。模型构建经多步骤优化,代码和预训练模型将开源。
小米罗福莉:MiMo-V2.5如何做到又快又强又便宜? | ICML 2026
2026年7月ICML大会上,小米MiMo团队负责人罗福莉介绍MiMo - V2.5系列。该系列跳出传统思路,从架构、训练、推理协同设计,实现“聪明、快速、便宜”,如预训练降成本、后训练有硬核算法、推理加速达1000 TPS。
蚂蚁出手VLA,就是开源超越Pi0.5的基座模型
当前具身智能落地面临泛化能力不足的挑战,蚂蚁灵波开源发布的基座模型 LingBot-VLA 带来突破。它基于大量真实世界数据预训练,在多项真机任务测试中超越 Pi0.5,且在架构、效率等方面有创新。
腾讯提出“我思故我玩”Agent:LLM构建推理与规划世界模型
腾讯与武大联合发表论文提出 CEL 新型 Agent 架构,通过 LLM 驱动两阶段循环实现“思考式学习”。它能填补传统方法短板,在小游戏实验中表现出色,有可解释性等优势,但也有实验环境局限等问题。
社区供稿丨揭秘端到端文档OCR模型 POINTS-Reader
腾讯开源端到端文档OCR模型POINTS-Reader,论文被EMNLP 2025主会录取。它提出可扩展数据生成方案,具简洁、性能好、高吞吐量等特点,通过两阶段训练方案解决依赖蒸馏数据问题,在多基准测试表现佳。