「真实人声数据集」共找到 2874 篇相关文章
没想到,32B清华DeepDive掀翻深度搜索全场的!
文章指出大模型在真实深网搜索场景表现不佳,核心矛盾是缺‘难搜’数据和多轮工具调用 RL。清华 DeepDive 用数据合成造‘难搜’题,端到端多轮 RL 训练,在 BrowseComp 刷新开源记录,迁移能力也强。
告别昂贵人工标注,英伟达全自动视频理解助力小模型逆袭顶级大模型
麻省理工、英伟达等推出FoundationMotion,它是全自动数据生成流水线,能解决运动数据稀缺难题。通过自动标注生成问答数据,让小模型经微调后在运动理解上超越顶尖闭源模型,还介绍了其数据生成、问答设计等环节。
星海图创始人高继扬:具身智能三层技术路线,没有捷径可走
星海图在第一届全球开发者大会上,展示了其在具身智能领域的战略布局。提出100万小时超高质量真实数据计划,发布新一代VLA基础模型G0.5并开源,还联合发布创业孵化项目「星途计划」,探索三段式商业模式。
在腾讯、育碧的做过游戏后,他转身做 AI 原生游戏,一上线就好评如潮
AI 原生游戏「动物去哪儿」基于真实地理数据,让玩家的小动物开启真实旅行,经历随机事件。创始人太一曾在腾讯、育碧任职,受 AI 启发制作此游戏。目前游戏在观猹获 9.1 分,本周五将邀太一直播答疑。
4000万样本炼出AI读心术,刷新七榜SOTA,最强「人类偏好感应器」开源
Skywork-Reward-V2全新发布,构建超高质量千万级人类偏好样本,刷新七大评测基准SOTA。8款模型覆盖6亿至80亿参数,小体积也能媲美大模型性能。团队引入多样大规模真实人类偏好数据,提升数据规模与质量。
走访100+机器人展台:拐点已至,具身智能进入千行百业|WAIC 2026
7月17日,2026世界人工智能大会在上海开幕。与往届不同,今年大会更多展示具身智能在真实场景的应用。硬件迭代、软件与数据突破,让泛化能力和任务执行成功率显著加强。现场还呈现模型四条技术路线、数据基建等趋势。
VLA不够了?触觉,将改写具身智能新格局
2026 年数据成具身智能竞赛焦点,IEEE 专访机器人学家王煜。他认为 VLA 架构难支撑机器人落地,触觉数据是关键。他与团队提出 VTLA 框架,创立戴盟机器人,发布数据集并开源部分数据,还阐释对具身智能多方面的思考。
苹果ASM投放的两种方式,竞价原理与机制
苹果ASM投放模式的选择对广告效果至关重要。Basic模式适合预算有限且缺乏投放经验的开发者,操作简单但数据报告不详尽。Advanced模式则适合专业团队,提供更精准的用户定位和详尽的数据报告,以便随时调整广告策略。
开源多模态推理「破壁」时刻:MMFineReason助力4B逆袭30B
长期以来,开源多模态模型在复杂推理任务上与顶尖闭源模型有差距,核心痛点是高质量推理数据匮乏。上海AI实验室OpenDataLab团队开源MMFineReason框架及大规模数据集,小模型凭此实现性能逆袭。
短视频刷多了AI也会变蠢!“年度最令人不安的论文”
最新研究显示,大模型灌多垃圾内容会‘脑损伤’,研究人员用不同维度定义垃圾数据并训练模型,测试其核心能力,发现垃圾数据致认知下降,且损伤不可逆,还给出行业启发。