「双预训练架构」共找到 3616 篇相关文章
不平衡数据下对比学习的理论分析：从训练动态到剪枝解决方案
本文第一作者为新泽西理工学院廖海旭。对比学习在类别不平衡数据下面临挑战，此前研究未考虑其影响。本文构建理论框架刻画训练动态，定量分析少数特征影响，提出剪枝算法增强少数特征学习，实验验证其有效性。
SIGGRAPH 2026 | 无需训练，一段单目视频解锁任意运镜与「子弹时间」
来自UIUC、宾大与Netflix Eyeline Labs的研究团队提出FreeOrbit4D，无需训练模型，用单目视频就能实现任意运镜和“子弹时间”。它通过“前景补全的4D重建”提供几何支架，在大角度视角变化下表现出色，还带来诸多应用。
Vision-Zero：零数据VLM自我进化！陈怡然团队提出零监督训练新范式
陈怡然团队提出零监督训练新范式Vision-Zero，在多模态任务表现突出。它借鉴自博弈技术，设计自博弈框架，解决数据稀缺和知识天花板问题，还缓解跨能力负迁移，开源代码与模型可供研究。
13人干翻Transformer！新架构SSA算力暴减千倍，成本仅Opus 5%
一款基于SSA架构的AI模型SubQ横空出世，其上下文高达1200万Token，计算量比Transformer暴减1000倍，成本不到Claude Opus的5%。打造它的Subquadratic公司仅13人，产品发布后引发AI社区不同反应。
首创双NPU架构一鸣惊人！联发科天玑9500重磅加码主动式AI体验
联发科天玑9500首创超性能+超能效双NPU架构，让AI始终在线，融入用户操作。其输出性能、上下文窗口等有显著提升，还解决了模型加载慢等问题，与多厂商合作推动端侧AI落地。
「国产GPU第一股」首秀！新架构下周揭秘，全栈底座不藏了
2025年12月19 - 20日，摩尔线程首届MUSA开发者大会将在北京举行。届时会揭晓新一代GPU架构与路线图，设20+技术专场，还有1000㎡科技嘉年华，展示全栈能力与生态进展。
架构师困境：选择已被验证的道路，还是自行开辟一条新路？
开发软件时，团队要做产品功能和架构决策，面临选已验证路径还是自辟新路的困境。使用平台和框架虽能加快开发，但有副作用。团队需通过实验判断何时扩展或替换平台。
突破后训练瓶颈？Meta超级智能实验室又一力作：CaT解决RL监督难题
AI后训练依赖监督微调或程序化检查器，但很多有价值任务缺这两种资源。Meta超级智能实验室等机构研究者提出CaT方法，把推理时额外计算当教师信号，为大模型提供监督，实验显示效果显著。
阿里开源PromptEcho：用冻结多模态大模型为文生图训练提供高质量Reward
阿里团队提出PromptEcho方法，无需标注和训练reward模型，仅通过冻结多模态大模型（VLM）的一次前向推理获高质量reward。实验显示其在文生图和电商海报文字渲染任务效果佳，且已开源相关代码等。
智元首发SOP系统：打破离线训练瓶颈，让具身智能在“干中学”
2025年VLA让机器人有通用性，但真实部署存问题。智元机器人具身研究中心提出SOP在线后训练系统，融合在线学习等，使机器人在真实环境持续进化，实验显示其能提升性能、效率，突破VLA瓶颈。