「预训练语言模型」共找到 8400 篇相关文章
3D VLA新范式!CVPR冠军方案BridgeVLA,真机性能提升32%
中科院自动化所提出BridgeVLA模型,将3D输入投影为2D图像并利用2D热图进行动作预测。它训练分两阶段,在多仿真基准和真机实验表现卓越,仅3条轨迹基础任务成功率达96.8%,真机性能提升32%。
英伟达拟 10 亿美元砸向这家 AI 编码创企!Copilot 技术大佬带队、成立两年估值近千亿
10月30日彭博社报道,英伟达拟最高投10亿美元给AI创企Poolside,此轮融资或使其估值翻四倍。该公司由微软技术大佬带队,开发AI编码助手,创建强化学习法训练模型,从底层自研,有独特优势。
DeepMind AlphaProof 前负责人谈2025年IMO
前Google DeepMind AlphaProof项目联合负责人Rishi Mehta发布关于2025年IMO结果的分析。今年OpenAI和Google DeepMind双双宣布达到金牌水平,解法各有特点。Mehta预测前沿大语言模型明年或开箱即用获奖牌,未来6个月内或攻克非平凡开放数学问题。
参数破万亿!阿里Qwen3-Max-Thinking发布,编程能力“踢馆”Gemini与Claude
阿里发布总参数超万亿的Qwen3 - Max - Thinking,预训练数据规模达36T Tokens。在多项权威测试中表现优异,能与顶级闭源模型竞争。引入两项核心创新,千问App等已上新,网友认可其能力与更新速度。
ACM MM 2025 | 小红书AIGC团队提出风格迁移加速算法STD
小红书AIGC团队提出风格迁移加速算法STD。现有一致性模型在风格化任务有缺陷,文章提出从部分噪声状态出发的训练框架STD,设计轨迹状态库减轻计算负担,引入非对称对抗损失增强风格一致性,实验显示其效果优。
Make SFT Great Again!从SFT到DFT:一权重之差,泛化之跃
大型语言模型的监督微调(SFT)简单高效,但泛化能力弱于强化学习(RL)。本文直击 SFT 核心缺陷,揭示其泛化瓶颈源于隐含的“病态奖励结构”,并提出仅需单行代码修改的动态微调(DFT),实验表明其效果显著。
浙大&港理工等提出InfiGUI-R1:利用强化学习,让GUI智能体学会规划任务、反思错误
多模态大模型驱动的GUI智能体有潜力,但现有智能体面对复杂任务力不从心。浙大等机构提出InfiGUI-R1及Actor2Reasoner框架,通过两阶段训练提升智能体能力,InfiGUI-R1-3B在多基准测试中性能卓越,为GUI自动化工具开辟新道路。
AutoResearch实战:让AI自己训YOLO,mAP从0.729到0.773
本文作者复盘用AutoResearch训练YOLOv8模型全过程。先介绍其要素框架,选YOLOv8 + NEU - DET做实验,经V1轻量验证后升级到V2完整闭环,64轮实验后mAP从0.729提至0.773,还总结工程结论并给出迁移场景建议。
大基金或将领投DeepSeek?算力拐点将至
5月6日报道国家大基金正洽谈领投DeepSeek首轮融资,估值约450亿美元。大基金此前未公开投资大模型公司,此次若落地是从“半导体硬件”向“AI应用端”延伸。2025年是中国AI芯片出货量关键年份,DeepSeek-V4发布,多家国产芯片品牌完成适配,但国产芯片仍面临性能、软件生态等挑战。
文心X1.1三大能力狂飙,海内外实测还挺惊艳!
9日WAVE SUMMIT深度学习开发者2025大会上,文心大模型X1.1发布,事实性、指令遵循、智能体能力显著提升,多项测试表现佳。它能做到知识一致,精准遵循指令,智能体解决问题出色,代码、数学、多模态能力也有进化,得益于迭代式混合强化学习训练框架。