「SFT训练集」共找到 2530 篇相关文章
小米模型实现声音理解新SOTA!数据吞吐效率暴增20倍,推理速度快4倍 | 全量开源
小米全量开源MiDashengLM - 7B模型,它基于Xiaomi Dasheng和Qwen2.5 - Omni - 7B Thinker,实现声音理解新SOTA。性能领先,推理效率高,革新训练范式,全栈开源,将赋能多场景。
复旦提出自适应Reasoning方法ARM,“能屈能伸”
复旦提出自适应Reasoning方法ARM,解决LLM‘过思考’问题。ARM内置四种解题策略和三种决策模式,还搭配Ada - GRPO算法,在23个数据集测试中表现出色,省token、提速度且准确率高。
从答题到做实验:SciAgentGym让大模型进入科学工作流
复旦大学NLP实验室提出SciAgentGym,为科学智能体搭建工作流环境,还设计了评测集SciAgentBench。实验显示模型接入工具能提升成功率,但长流程任务性能下降。论文还提出SciForge构建训练数据,提升了模型表现。
香港中科院发布聆音大模型,400万张图喂出个“AI超声神医”
中国科学院香港创新研究院发布超声大模型“聆音”,用超400万张图像的超声数据集,经自监督学习训练。它在多项诊断任务破纪录,临床效果佳,还将模型等开源,有望推动领域发展。
通义实验室新研究:大模型自己「扮演」搜索引擎,提升推理能力无需搜索API
阿里通义实验室开源ZeroSearch,提供无需与真实搜索引擎交互的强化学习框架。它用模拟搜索环境和渐进式抗噪训练,让LLM自给自足,节省API成本,在多问答数据集表现优,为智能化检索提供新思路。
英伟达成开源新王?Nemotron 3全新混合专家架构,推理效率升4倍
北京时间今天凌晨,英伟达发布 Nemotron 3 系列开放模型,含 Nano、Super 和 Ultra 三种规模。Nano 已上线 Hugging Face,采用混合 MoE 架构,推理效率提升显著。该系列还具备多种核心技术和实用能力,相关工具和数据集也已开源。
让GUI Agent不再「边做边忘」:快手、浙大提出MemGUI-Agent,攻克长程GUI任务
手机GUI Agent在长程任务中易遗忘关键信息,浙江大学APRIL实验室和快手主站技术部提出MemGUI - Agent,核心是ConAct,将上下文管理变为Agent动作,还开源MemGUI - 3K数据集,模型在评测基准取得佳绩。
RF-DETR-首个突破60 AP的实时检测器(附实战教程)
RF-DETR在COCO数据集上,实时检测精度首破60 mAP,兼顾实时性与高精度。它通过NAS找到Transformer实时运行的‘最优解’,迭代快,适用于多场景,还给出完整实战教程。
超低标注需求,实现医学图像分割!UCSD提出三阶段框架GenSeg
GenSeg用AI生成高质量医学图像及对应分割标注,在仅有几十张样本时也能训练出媲美传统深度模型的分割系统,显著降低医生手工标注负担。它是通用、与模型无关的框架,可集成到现有分割模型。
SmartSearch:奖励驱动query精炼,让Agent中的RAG会“改错”
现有LLM搜索Agent忽视‘如何提问’致答案易出错。SmartSearch提出‘过程奖励+查询精炼’双机制,让Agent学会‘写不好就改’,代码已开源。经实验,它在六数据集全面领先,各机制缺一不可。