「SFT训练集」共找到 2530 篇相关文章
GTC 巅峰对话 Jeff Dean x Bill Dally:预训练范式已死、延迟瓶颈不在计算、谈透 AI 五年未来 | GTC 2026
GTC 2026上,NVIDIA首席科学家Bill Dally和Google Jeff Dean展开重磅对话。讨论了模型能力进步、低延迟推理架构、模型自主进化、数据与算力、训练与推理硬件差别等多方面内容,分享对未来AI的看法与见解。
全球首个完全AI编写的训练框架来了,速度反超英伟达:面壁要用 AI 把国产算力软件重写一遍
面壁智能发布全球首个全由AI编写的训练框架ForgeTrain,在华为昇腾系列上验证,速度超英伟达Megatron 10%。其构建分三阶段,目标是为不同需求“现场锻造”软件,还为国产算力软件生态赶超提供新思路。
500万视频数据集+全新评测框架!北大开源主体一致性视频生成领域新基建OpenS2V-Nexus,生成视频 「像」 又 「自然」
北大团队推出开源套件OpenS2V - Nexus,含全球首个S2V细粒度评测基准OpenS2V - Eval和500万条高质量人物文本视频三元组数据集OpenS2V - 5M,还评测18个S2V模型,揭示主流模型能力差距。
从OpenAI回国的90后姚班博导,打造了国内首个开源Agent训练框架:从OpenAI团队解散与重组,看智能体十年沉淀
本文讲述90后姚班博导吴翼的经历。他曾在OpenAI参与多智能体研究,回国后投身学术与创业,打造国内首个开源Agent训练框架AReaL。他分享在OpenAI的经验,探讨创业、技术发展等问题。
细粒度视觉推理链引入数学领域,准确率暴涨32%,港中文MMLab打破多模态数学推理瓶颈
香港中文大学MMLab团队发布MINT - CoT视觉推理方案,解决多模态数学推理难题。它引入特殊Interleave Token,构建专属数据集,采用三阶段训练策略,实验效果全面超越现有方法。
ComposeMe:让发型、服饰与身份随心组合的人体图像生成新范式
人像生成中保持效果清晰真实且自由调整细节是难题,Snap推出ComposeMe,引入‘属性特定图像提示’思路,能灵活组合属性。还建立数据集、提出训练方法,虽有局限,但表现较优。
以小博大,仅1.7B媲美gemini2.5-pro,达到SOTA文档解析性能
dots.ocr是多语言开源文档解析器,把布局检测和内容识别统一在视觉语言模型中,虽LLM仅1.7B参数,却达SOTA性能。介绍了其预训练三阶段及SFT阶段关键策略。
航空发动机用上大模型:解决复杂时序问题,性能超越ChatGPT-4o实现SOTA|上交创智复旦
上海交通大学李元祥教授等团队提出ITFormer架构,构建EngineMT-QA数据集。ITFormer能融合时序数据与大语言模型,适配多种编码器和模型,在EngineMT-QA预训练后达SOTA水平,实现高效数据分析。
拒绝「盲修」:JarvisEvo 如何让 Agent 像人类一样拥有「视觉反思」能力?
现有 Image Editing Agent 缺乏视觉反馈,易致「指令幻觉」和 Reward Hacking。JarvisEvo 应运而生,它通过 iMCoT、SEPO、On - Policy Reflection 等技术,结合 ArtEdit 数据集和三阶段训练,在修图上表现出色,意义超图像编辑。
被 AI 大厂逼至绝望,这帮欧洲人发起了一场“科学复兴运动”
AI前沿成果被科技巨头锁在“黑箱”,欧洲科学家、工程师等发起“科学复兴运动”成立LAION。他们构建开放数据集,训练出表现优异的模型,还进行“爱丽丝梦游仙境”研究测试大模型,探讨推理模型发展方向。