「技能增强」共找到 694 篇相关文章
ACM MM 2025 | 小红书AIGC团队提出风格迁移加速算法STD
小红书AIGC团队提出风格迁移加速算法STD。现有一致性模型在风格化任务有缺陷,文章提出从部分噪声状态出发的训练框架STD,设计轨迹状态库减轻计算负担,引入非对称对抗损失增强风格一致性,实验显示其效果优。
苹果憋一年终超同参数 Qwen 2.5?三行代码即可接入 Apple Intelligence,自曝如何做推理
今年 WWDC 大会上,苹果推出专为增强 Apple Intelligence 功能的语言基座模型,含约 3B 参数紧凑型与基于服务器的混合专家模型。经优化可在苹果芯片高效运行,改进工具使用与推理能力,评测显示设备端模型表现优。
ICML26 | 浙江理工大学马啸讲师和南京大学李武军教授课题组联合提出EMCES:为强化学习合成更有价值的样本
强化学习获取高质量样本成本高、风险大,现有基于扩散模型的样本增强方法有局限。浙江理工大学马啸讲师和南京大学李武军教授课题组提出 EMCES,将情景记忆机制引入可控扩散模型,提升下游强化学习算法表现,论文已被 ICML2026 录用。
机械手真正「活」了,银河通用&清华推出DexNDM,用神经动力学重塑灵巧操作
银河通用与清华推出DexNDM,旨在解决灵巧操作技能sim - to - real难题。它能让灵巧手掌握多种转轴、多样手腕朝向下旋转物体的技能,构建的半自主遥操系统可完成复杂工具操作和长程装配任务,在sim - to - real方法上有创新。
大模型刷数学题竟有害?CMU评估20+模型指出训练陷阱
CMU团队评估20多个大模型,发现只有强化学习(RL)训练的模型能将数学推理技能广泛迁移到其他任务,监督微调(SFT)训练的模型迁移有限甚至无迁移。研究还探索差异原因,表明RL微调更具优势。
GLM-5.1夺开源模型第一,长程任务更稳,一句话就能生成文章短视频
智谱官宣GLM-5.1开源,代码能力增强,在三项代码评测基准综合平均分上,取得全球模型第三、国产及开源模型第一。它专为长程任务设计,能8小时持续工作,还能一句话生成短视频,是平替Claude Sonnet 4.6的优选项。
GTC 巅峰对话 Jeff Dean x Bill Dally:预训练范式已死、延迟瓶颈不在计算、谈透 AI 五年未来 | GTC 2026
GTC 2026上,NVIDIA首席科学家Bill Dally和Google Jeff Dean展开重磅对话。讨论了模型能力进步、低延迟推理架构、模型自主进化、数据与算力、训练与推理硬件差别等多方面内容,分享对未来AI的看法与见解。
传统RAG只会翻书不会用?RAG+让Reasoning能力上一个新高度!
现有检索增强生成(RAG)技术在需复杂推理领域表现不佳,像只给菜谱不给实操演示。RAG+开创性新增“应用案例库”,与知识库构成双料库,在数学、法律、医疗场景测试中全面碾压传统方案,团队还透露了未来方向。
AI看病成为医患新包袱?补上「多轮追问」,通用AI才迈得过医疗关
如今患者依赖AI问诊加重医患沟通负担。百川智能推出的Baichuan - M4对通用大模型做结构性重构与医疗专项增强。M4在能力结构上升级,其C端产品百小医能与患者深度建联,有望构建医疗健康新生态。
LLM驱动的威胁情报提取框架,从非结构化到STIX的自动化:IntelEX
为应对网络攻击,需将非结构化网络威胁情报转化为结构化情报。IntelEX是自动化攻击级威胁情报提取工具,通过LLM上下文学习等增强,能识别攻击序列并提取结构化情报为STIX格式,还可转化成Sigma,在测试中表现优异。