「训练数据合成」共找到 4076 篇相关文章
推理即排序:ReasonRank反常识的2.7倍效率跃迁,新SOTA比快更快
论文提出新型排序模型ReasonRank,将深度推理能力融入排序流程,突破数据瓶颈,采用创新训练框架,效率比主流点对点排序模型快2.7倍,还介绍方法论、技术突破、实验验证等内容,指出局限与未来方向。
一年从3B卷到0.xB:MonkeyOCRv2用0.7B拿下17语种文档解析开源第一
文档OCR正迈入小模型时代,MonkeyOCRv2以0.7B、0.6B参数在MDPBench上超越3B模型。它重新分配系统职责,采用互补预训练目标,还开源训练数据,且迁移到多任务表现良好。
硬核「吵」了30分钟:这场大模型圆桌,把AI行业的分歧说透了
在WAIC 2025大模型论坛的“模型之问”圆桌中,多位行业大佬围绕大模型展开辩论,话题涉及训练范式、模型架构、数据、开闭源等核心问题,不同观点碰撞,深入探讨大模型技术演进与发展之路。
AI 的“思维链”推理是海市蜃楼吗?
亚利桑那州立大学论文《大语言模型的思维链推理是海市蜃楼吗?》认为思维链推理在数据分布偏移时易出错,可能只是对训练数据模式的记忆。作者 Sean Goedecke 认为该论文结论不合理,从推理与语言、模型规模等方面提出反对意见。
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。
NeurIPS 2025 | 中科大、港中深、通义千问联合发布CoRT:仅30个样本教会大模型高效推理,token消耗降低50%
大型推理模型在精确数学计算上存在问题,如认知冲突、行为低效、数据稀缺。中科大、港中深、通义千问联合推出CoRT框架,用创新数据合成与多阶段训练,提升模型推理能力和效率,成果已开源。
AI Code要变天了,Meta首个代码世界模型登场!
Meta FAIR推出32B参数的代码世界模型(CWM),旨在探索世界模型如何改变代码生成和推理,code和mode已开源。在SWE - bench验证中表现优,能与更大规模或闭权重的LLM竞争,还介绍了训练、数据集等情况。
500万次围观,1X把「世界模型」真正用在了机器人NEO身上
1X公司为机器人NEO引入1X World Model,使其学会‘想象’。该模型借助视频预训练,不依赖大规模机器人数据和遥操作演示,能泛化到新场景。实验显示其在多任务上表现不错,但精细操作有挑战。
GPT之父:只用上世纪数据训AI,它居然也会写Python?!
GPT之父Alec Radford团队训练出talkie - 1930 - 13b模型,其训练数据截止1931年。该模型能说新政立法、写Python代码。团队还对比其与现代模型,发现核心能力差距不大,且用老语料调教它成聊天助手时现风格问题。
和一线研究员的闭门讨论:蒸馏变难后,下一步的重点是什么?
本文整理拾象邀请多家头部模型厂商一线AI研究员的线下闭门讨论,围绕大模型前沿方向分享业内共识与分歧,涵盖Computer Use、RSI、模型蒸馏、训练数据、数据生意等核心议题,干货密度高。