「自训练」共找到 3003 篇相关文章
揭示扩散语言模型扩展定律，人大高瓴团队与蚂蚁集团发布LLaDA MoE v2
中国人民大学高瓴人工智能学院与蚂蚁集团合作，首次系统刻画混合专家扩散语言模型扩展定律，据此训练LLaDA MoE v2，实现扩展效率与智能双重突破，将推动其迈向规模化时代。
香港中科院发布聆音大模型，400万张图喂出个“AI超声神医”
中国科学院香港创新研究院发布超声大模型“聆音”，用超400万张图像的超声数据集，经自监督学习训练。它在多项诊断任务破纪录，临床效果佳，还将模型等开源，有望推动领域发展。
摩尔线程算法一鸣惊人，图形学顶会夺银！已开源
12月17日，在SIGGRAPH Asia 2025上，摩尔线程凭借自研技术LiteGS在3DGS重建挑战赛中获银奖。3DGS是革命性3D场景表示与渲染技术，摩尔线程开源3DGS基础库LiteGS，实现全链路协同优化。
首个测试时共进化合成框架TTCS：在「左右互搏」中突破推理瓶颈
厦门大学DeepLIT课题组提出全新测试时课程合成框架TTCS，不依赖外部标注，通过生成器与求解器共进化博弈合成课程数据，解决测试样本过难导致的训练坍塌问题，实验显示其推理能力提升显著。
RSI离我们有多远？这家中国团队给出了第一梯队的工程解
目前行业探讨大模型的RSI时，常陷入思维定势。EvoMap团队没有盲目跟风，而是提出极具现实意义的工程新路径，构建自进化智能体，让经验在网络流转，还以硬核数据证明其体系有效性。
SFT+RL双管齐下：ReasonGen-R1如何破解文生图「指令不遵」难题？
上海科技大学等机构提出 ReasonGen-R1 框架，结合链式推理监督微调与强化学习，提升自回归图像生成模型推理和创作能力，已全面开源。介绍了其训练阶段、实验结果及推理链模式。
为训推加速！全新FlashQLA注意力算子库开源
自Qwen3-Next发布，GDN成Qwen主力注意力层，随模型规模扩大开销增大。现开源FlashQLA算子库，融合优化GDN Chunked Prefill前反向算子，在NVIDIA Hopper上多场景加速，提升预训练和端侧推理效率。
“为了一个功能，需要再造一个Google！”Jeff Dean最新对话：TPU的诞生，与那些差点把服务器烧了的疯狂往事
在Google Cloud Next上，Jeff Dean和Amin Vahdat分享了Google算力帝国崛起秘史。从TPU诞生背景，到自研硬件血泪史，再到软硬件协同设计，还探讨了AI未来瓶颈，如能源、硬件等，以及代码编写现状。
阿里新研究：统一了VLA和世界模型
阿里达摩院等提出WorldVLA框架，融合视觉语言动作模型与世界模型。它用三套分词器编码，解决传统自回归模型问题，经联合训练，实验显示其性能优，两模型还能相互助力。
单GPU搞定高清长视频生成，效率×10！引入Mamba机制突破DiT瓶颈 | 普林斯顿&Meta
普林斯顿大学和Meta联合推出新框架LinGen，以MATE线性复杂度块取代传统自注意力，使单张GPU能在分钟级生成高质量视频。它在视频质量上优于DiT，减少FLOPs和延迟，与先进模型相当。