「多任务训练」共找到 6570 篇相关文章
Ψ₀刚刚开源了！迈向通用人形机器人的基座模型
南加州大学团队开源迈向通用人形机器人的基座模型Ψ₀，仅需80条真机遥操作数据，在总体任务成功率和子任务指标上平均领先NVIDIA最新开源模型GR00T N1.6超40%，还介绍了其数据、训练、架构等方面。
27M参数战胜GPT-4！脑启发的分层Reasoning引擎如何重塑LLM
当前大语言模型（LLM）核心架构存在根本性缺陷，受大脑分层处理和多时间尺度启发，本文提出仅2700万参数的分层推理模型（HRM），免预训练与CoT标注，单次前向传播解决复杂任务，在ARC - AGI上超越GPT - 4等LLM。
视频理解新标杆，快手多模态推理模型开源：128k上下文+0.1秒级视频定位+跨模态推理
快手开源能看懂视频并跨模态推理的大模型Keye-VL 1.5，其有时序定位、描述和推理能力，跑分领先。采用三段式架构和Slow-Fast编码策略，经四阶段预训练和多阶段后处理，团队成果多，推动多模态技术落地。
密室逃脱成AI新考场，通关率不足50%，暴露空间推理短板丨清华ICCV25
清华大学团队受密室逃脱游戏启发，提出EscapeCraft：一个3D密室逃脱环境，用于评估多模态大模型在视觉环境中完成复杂任务推理的能力。该论文已入选ICCV 2025。研究评测了多个热门模型，发现它们在推理和探索行为方面存在诸多问题。
全球首个「导航大脑」上线！一句话让机器人自己找路回家
银河通用联合多所大学发布全球首个跨本体全域环视导航基座大模型NavFoM，让机器人能自主导航。它全场景、多任务、跨本体，重新定义导航逻辑，有技术创新和庞大训练数据，还衍生应用模型推动具身智能商业落地。
阿里深夜开源王炸Agent！硬刚OpenAI，性能全面SOTA！
过去半年，开源Agent在解决复杂难题时难敌OpenAI。昨天阿里通义开源WebSailor模型，用完整可复现方法论挑战闭源霸权，通过构造L3合成数据、取精华训练轨迹、两步走训练策略提升性能。
港大赵恒爽团队论文：让扩散模型既拿高分又不「作弊」丨CVPR 2026
扩散模型虽能生成逼真图像，但存在“奖励作弊”问题。港大赵恒爽团队提出 GDRO 后训练方法，引入组级奖励优化机制，提升模型表现、缓解作弊，还提高训练效率，有明显工程价值。
全能高手&科学明星，上海AI实验室开源发布『书生』科学多模态大模型Intern-S1 | WAIC 2025
7月26日，上海AI实验室在WAIC 2025上发布并开源科学多模态大模型Intern-S1。它融合多学科知识，首创跨模态科学解析引擎，在多学科任务上超越顶尖闭源模型，还支撑构建了多智能体系统。
Sea AI Lab 揭秘：你费尽心力调的 LLM 一直在崩溃？罪魁祸首可能只是一个参数：BF16
Sea AI Lab 和新加坡国立大学研究指出，强化学习微调中训练不稳定和性能瓶颈，根源是数值精度 BF16。其低精度造成“训练 - 推理不匹配”，使训练易失败。将精度切换到 FP16 可解决问题，提升模型表现。
Monet：赋予多模态大模型如人类一般的抽象视觉思考能力
文章介绍了Monet模型，它实现了训练MLLM直接在连续隐空间思考的方法，内化视觉思考能力。还阐述了多模态模型隐式推理训练的难点，提出SFT+RL训练框架，构建数据集，经测试，Monet提升了视觉推理能力。