「无掩膜训练范式」共找到 2844 篇相关文章
GRPO训练不再「自嗨」！快手可灵 x 中山大学推出「GRPO卫兵」，显著缓解视觉生成过优化
GRPO在视觉生成流模型后训练阶段有显著提升，但clip机制存在系统性偏差，易使模型陷入过度优化。中山大学、快手可灵等团队提出GRPO - Guard，能降低过度优化风险，在多种任务中表现良好。
两张图就能重构3D空间？清华&NTU利用生成模型解锁空间智能新范式
ICCV 2025中稿的LangScene-X以全新生成式框架，仅用稀疏视图就能构建可泛化的3D语言嵌入场景。它攻克传统方法痛点，将多模态信息统一在单一模型，为空间智能领域打开新大门。
何恺明新作：给扩散模型加正则化，无需预训练无需数据增强，超简单实现性能提升
何恺明最新论文研究扩散模型与表征学习的联系，提出Dispersive Loss正则化方法。它无需正样本对，有高通用性、低计算开销等优势，在多模型测试中提升了生成质量，在其他任务也有潜力。
中科院类脑大模型SpikingBrain，2%数据，百倍速度
中国科学院自动化研究所李国齐、徐波团队发布全球首款大规模类脑脉冲大模型SpikingBrain 1.0。它处理长文本比主流Transformer模型快超百倍，训练数据仅为2%。该模型采用新架构，降低计算复杂度，还可转换现有模型，且在国产GPU完成训练。
月之亮剑：万亿参数，造就国内首个 Agentic Model？
月之暗面发布全球首个万亿参数且直接开源的 Agentic Model Kimi - K2，它将 AI 下半场与经验时代理论融合。在测评中表现出色，Kimi 还通过创新方法完成预训练和后训练，并将成果开源，给中国开发者更多自主权。
无招回归后的钉钉 AI 重构：姿势尚显笨拙，但方向更对了
过去一年多科技行业进入AI泡沫阶段，多数产品只是+AI微创手术。钉钉发布8.0版本，推出钉钉One、AI搜问等新产品。无招想从旧范式向AI原生范式迈进，虽部分产品尚显不足，但方向值得鼓励。
3B模型性能小钢炮，“AI下半场应该训练+验证两条腿跑步”丨上海AI Lab&澳门大学
上海AI Lab和澳门大学联合发布通用答案验证模型CompassVerifier与评测集VerifierBench，填补Verifier领域循环迭代体系空白。AI下半场评估比训练更重要，当前验证方法有困境，新模型验证精度高且能用于强化学习。
腾讯混元A13B用130亿参数达到千亿级效果，Flash Attention作者点赞
腾讯混元A13B模型仅130亿激活参数，却能和千亿级大模型竞争，获Flash Attention作者赞叹。它精准卡位性能与效率‘甜蜜点’，依托高质量预训练和结构化后训练，多方面表现突出且已全面开源。
地瓜机器人携手虚时科技，补上具身智能的仿真数据“黑洞”｜甲子光年
5月12日，虚时科技与地瓜机器人联合开发的AnySceneGen平台发布，这是面向具身智能训练的仿真空间生成平台。具身智能训练需海量数据，传统仿真数据生产依赖人工，效率低。该平台以模型替代人工，重构生产方式，优势显著。
港科提出新算法革新大模型推理范式：随机策略估值竟成LLM数学推理「神操作」
香港科技大学联合团队提出 ROVER 算法，跳过传统强化学习推理的策略迭代循环。它在多项数学推理基准上超越现有方法，在高难度任务中大幅提高 pass@1 和 pass@256，且提升推理多样性，更轻量。