「单演示数据生成」共找到 4344 篇相关文章
中山大学&华为联合提出 Issue Resolution 数据集构建神器SWE-Factory:每条只要$0.024
中山大学和华为联合提出低成本开源方案 SWE-Factory,可自动收集代码打造高质量代码评估数据集。它能解决传统构建流程繁琐、依赖人工的问题,实现全流程自动化,还构建了 SweSetupBench 数据集,表现出色。
10步优化超越强化学习,仅需1条未标注数据!后训练强势破局
无监督的熵最小化(EM)方法仅需一条未标注数据和约10步优化,就能显著提升大模型在推理任务上的表现,甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习(RL)。EM为大模型后训练提供了更高效简洁的新思路。
清华开源|做一门课要3天?用 OpenMAIC,30分钟生成完整互动课堂|GitHub 15.6k
OpenMAIC 是清华开源的 AI 互动课堂平台,能将主题或学习材料快速转化为完整互动学习体验。它把课堂拆成多种交互组件,架构设计出色,支持多 LLM 服务商,还能在聊天应用生成课堂。
告别海量标注!浙大团队提出GUI-RCPO,让GUI定位在无标签数据上自我进化
浙大等机构研究人员提出GUI - RCPO,这是自我监督强化学习方法,能让模型在无标注数据上提升GUI grounding能力。其通过迁移思想,利用区域一致性自我提升,实验表明该方法有效且有泛化能力。
生图效果媲美GPT-4o,一键搞定各类视觉生成任务丨港科广&字节全新框架
港科大(广州)和字节联合推出开源框架ComfyMind,它是通用视觉生成框架,能统一处理主流视觉生成任务。其性能超现有开源方法,媲美GPT - 4o - Image,还介绍了架构、接口等及性能评估情况。
挑战扩散自回归统治!字节提出视觉生成第三种路线,让模型像人类一样边画边改
五一期间字节商业化技术团队研发出新一代视觉生成模型,其底层架构是全新的第三条路——生成精炼网络GRN。它能让AI像人一样边画边改,解决了现有模型的问题,在多项基准测试中刷新SOTA记录。
40倍推理加速!复旦&微软:用「非线性流」拟合复杂轨迹,2步生成媲美原画
ArcFlow是复旦与微软提出的图像生成加速方案,引入非线性流拟合复杂轨迹。它在仅2步推理下保持画质,实现约40倍推理加速和4倍训练收敛加速,微调极少参数,在多模型验证效果出色。
10人团队千万融资,这个原生AI产品要做“人人可用的数据Agent”丨对话ChatExcel
ChatExcel是国内首款原生AI DataAgent,专注自然语言对话处理分析数据。其不到10人团队获近千万融资,定位平民化数据产品,核心是多模型结合,已近百万用户,正拓展海外市场。
统一视觉多模态与多任务!快手可灵与港科大团队发布视频生成模型,加速真实世界理解
港科大、港中文、清华和快手可灵团队提出全新视觉框架UnityVideo,统一训练多种视觉模态,让模型更懂物理规律,视频生成更真实可控,还实现零样本泛化,在多任务表现优异。
航空学报 | 西工大余囿铮、寇家庆等:基于生成对抗网络的通航飞行器气动布局设计方法
传统飞行器气动布局设计依赖专家经验,方案多样性受限。本文基于改进的生成对抗网络,提出端到端气动布局生成框架,以机翼和通航飞行器为对象研究,验证了其在创新飞行器设计方面的潜力。