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付费Mathpix公式识别不香了~不要钱舒服!

复杂科学文献中公式识别问题重要,但现有模型有局限。DocTron - Formula通过简单微调在多场景达先进水平,还引入CSFormula数据集。它基于Qwen2.5 - VL微调,在多个数据集上效果佳。

CourseAI
算法论文8

别再卷数据了,LLM也怕「过劳死」!CMU等揭秘灾难性过度训练

CMU、斯坦福等四大名校研究团队挑战“预训练规模越大越好”观点,提出“灾难性过度训练”现象,即增加预训练数据可能导致后训练性能下降,并从现实证据、控制实验、理论分析等方面阐述新研究贡献,还介绍了相关实验及结论。

新智元
算法论文8

大模型“拼好题”,45K数据撬动18%提升,数学问题拒绝死记硬背 | MathFusion

上海AI Lab等团队提出MathFusion,通过三种“融合策略”生成新的融合数据集MathFusionQA,仅用45K合成指令,在多基准测试中平均准确率提升18.0个百分点,增强模型解决数学问题的能力。

量子位
开源动态8

阿里妈妈发布MUSE:用多模态搞定十万级超长行为序列,并开源Taobao-MM数据

阿里妈妈与武汉大学团队发布 MUSE 框架,用于终身用户兴趣建模,能处理 10 万级超长行为序列。还开源 Taobao - MM 数据集。MUSE 可插拔,已在阿里妈妈展示广告精排模型全量上线,提升 CTR 等指标。

机器之心
算法论文8

重新审视SFT的泛化能力:优化动态、数据与模型能力的条件性分析

上海人工智能实验室等联合研究质疑了‘SFT倾向于记忆,RL实现泛化’观点,指出SFT泛化是条件性现象,受优化动态、训练数据、基模型能力影响,还揭示长思维链SFT会带来安全性能退化。

AI科技评论
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硬件只是入场券:AI可穿戴的百万销量背后,软件与场景才是终极战场

InfoQ《极客有约》X AICon 直播探讨 AI 硬件进阶。Plaud、Rokid 等企业代表认为,AI 硬件成功关键在于早布局、结合需求与设计。软硬件一体是核心,可在传统硬件难胜任场景脱颖而出,多模态交互有挑战也有应用。

AI前线
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揭秘大模型评测:如何用“说明书”式方法实现业务场景下的精准评估

文章系统性介绍业务场景下大模型评测流程,包括需求分析、评测集设计生成、维度设定、任务执行和报告输出。指出评测挑战,如设计维度和集,还给出评测方法及案例,像蚂蚁评测集、业务自动化评测。

阿里云开发者
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LangChain Agent 年度报告:输出质量仍是 Agent 最大障碍,客服、研究是最快落地场景

LangChain对1300名行业人士调查,揭示AI Agent应用情况。超半数受访者已将Agent投入生产,客户服务、研究与数据分析是热门方向,但输出质量仍是落地最大障碍,成本不再是难题。

Founder Park
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真·养虾!3步让龙虾边聊边进化,不用GPU不用数据集就能强化学习

程序员给智能体套在线强化学习系统MetaClaw,把用户与AI对话变训练数据。它基于Kimi - 2.5,用SkillRL框架,不依赖本地GPU,训练交Tinker云平台,三步即可上手。

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数据也能拿SOTA?清华&上海AI Lab破解机器人RL两大瓶颈

现有机器人视觉 - 语言 - 动作(VLA)模型训练范式存在数据采集成本高、泛化能力不足等问题。清华和上海AI Lab团队提出SimpleVLA-RL,解决了VLA模型训练的核心瓶颈,在多基准测试中实现SoTA性能。

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