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两个LLM互相对线,推理能力起飞:康奈尔团队发布大模型版类GAN训练法

康奈尔大学团队提出面向大语言模型的类GAN训练框架PasoDoble,通过对抗训练两模型提升推理能力,不依赖外部监督,在多模型实验中显著提升数学基准表现,不过在部分领域外任务有局限。

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如今的大语言模型推理能力关键在于测试时扩展,但长思维链有局限。微软研究团队用主动式强化学习探索,成果 rStar2 - Agent 方法训练出 14B 的 rStar2 - Agent - 14B 模型,性能超 671B 的 DeepSeek - R1。

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美团提出多模态推理新范式:RL+SFT非传统顺序组合突破传统训练瓶颈

美团研究者提出Metis - RISE框架,将RL激励和SFT增强以非传统顺序结合提升多模态大语言模型推理能力。先RL激发潜能,再SFT补齐短板,训练的两模型在OpenCompass榜单成绩优异。

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SIGGRAPH Asia 2025|电影级运镜一键克隆!港中文&快手灵团队发布CamCloneMaster

香港中文大学与快手灵团队联合提出运镜控视频生成框架CamCloneMaster,引入‘参考即用’范式,告别对相机参数依赖。其训练、测试代码和数据集均已开源,在各项指标上优于SOTA方法。

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突破全模态AI理解边界:引入上下文强化学习,赋能全模态模型“意图”推理新高度

在多模态大语言模型应用多元的当下,对模型理解人类意图需求迫切。阿里巴巴通义实验室团队推出HumanOmniV2,解决现有推理路径问题,其相关代码等开源,在多基准数据集成果突破性领先。

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