「任务递进训练」共找到 3640 篇相关文章
世界模型原生新一代范式!极佳视界斩获全球第一后,GigaBrain-0.5M*再进化
具身世界模型新一代原生范式登场,GigaBrain-0.5M*在多真实机器人任务中数小时零失误。它依托世界模型,创新引入人在回路机制,研发采用四阶段闭环训练流程,优势显著。
出自小米的模块化图像编辑改造:让 AI 学会「搭积木」
小米研究团队发布 Lego-Edit 图片编辑框架,将复杂编辑任务拆成工具集和调度系统,工具集模型各司其职,调度系统指挥操作。采用渐进式训练,性能优、扩展性好,体现协同智能优势。
只用2700万参数,这个推理模型超越了DeepSeek和Claude
Sapient Intelligence研究者受大脑机制启发提出分层推理模型(HRM),该模型仅2700万参数、1000个训练样本,就在复杂推理任务上超越DeepSeek和Claude等模型,还引入近似梯度等创新设计。
上海AI实验室发布 Intern Lumina U2:全离散扩散建模,让模型既能“看懂”也能“生成”
上海人工智能实验室发布新一代多模态统一模型 Intern Lumina U2,基于全离散扩散建模路线,支持多任务,适配两大硬件生态,在昇腾千卡级集群训练效率提升 1.85 倍,性能优异且将开放资源。
阿里发布信息检索Agent,可自主上网查资料,GAIA基准超越GPT-4o | 模型&数据开源
阿里发布WebDancer信息检索Agent,能自主上网查资料。它具备多步推理等能力,采用四阶段训练范式,模型和方法已开源。在多个基准测试中表现优异,突显处理复杂任务的鲁棒性和有效性。
新SoTA方法RM-R1:让reward model对评分说出原因!超越GPT4o
过去模型‘黑箱打分’不透明、不灵活。论文提出ReasRM,经两阶段训练,让奖励模型像人类先思考再打分。它能分任务类型、动态奖励,实验中碾压GPT - 4,小模型逆袭,团队已开源6个模型。
一篇大模型Agentic框架到应用最新综述
这是首篇系统拆解“大模型Agentic推理框架”的综述,不聊训练,只聚焦如何把LLM组织成会思考、协作、调工具的Agent,横跨科学发现、医疗、软件工程、社会经济模拟四大战场,给出统一语言、视角和评测。
ACL 2026|清华新作ControlAudio:声音何时响、说啥话?都能按剧本可控生成!
现有文生音频技术在精细化控制方面有挑战,清华团队提出ControlAudio方法。它通过数据构造、渐进式训练和引导采样,在统一框架下实现时间与语音内容联合建模,在多项任务上表现优于现有方法。
BLIP3-o统一图像生成与理解,多模态融合趋势显现
BLIP3 - o致力于统一图像理解和生成,提升生成质量与效率。它融合自回归和扩散模型,采用CLIP + Flow Matching架构等。经训练,在图像理解和生成任务表现佳,指令微调效果显著。
智普入局OCR! GLM-OCR 0.9B 也杀进来了~
OCR是上古任务,如今大模型纷纷入局,用1B以下小参数模型搅动解析市场。GLM-OCR能做文本识别等,采用三级架构,有两阶段流水线及训练机制创新,在多场景表现出色。