「零数据训练」共找到 4131 篇相关文章
Thinking Machines 发布第二篇博文：用模块化流形让训练更加稳定高效
Thinking Machines实验室发布第二篇Connectionism研究文章，提出模块化流形理论框架，通过在权重矩阵施加流形约束让神经网络训练更稳定高效。文章从几何角度思考优化问题，提出流形Muon优化器，还探讨了模块化流形扩展到大型网络的方法。
蚂蚁多模态统一框架Ming-Omni：能看懂世界、会说话、还能画画
文章介绍蚂蚁多模态统一框架Ming - Omni，它可统一处理图像、文本等多模态数据。该框架解决了多模态训练中模态表示差异、收敛速度不一致等问题，采用分阶段预训练，能用于图像、音频生成及多模态交互。
奥特曼瘫坐叫停“GPT-6”训练！太强触发最高安全警报
OpenAI因模型或具网络攻击能力及此前入侵事件，全面升级研究环境安全。暂停模型训练，进行工作负载、网络隔离和安全测试，还扩展监控系统。期间推进对齐研究，未来用AI护AI，升级监控。
物理-数据双驱动的大迎角非定常气动力建模 | 航空学报CJA
现代飞行器大迎角机动时，气动力复杂，现有建模方法面临两难。论文提出DEM - LSTM混合框架，结合专家经验与数据驱动，解决小样本、强非线性挑战，经算例验证性能优势明显。
无需训练！让VLM同时具备「视觉」与「推理」能力，数学题得分暴涨30%
当前视觉语言模型（VLM）像‘视力好但数学差的学生’，论文指出问题根源是数据不足和能力分布不均。提出‘模型合并’方案，实验显示在数学基准测试中表现亮眼，还通过实验揭示层间能力分布。
大象秒变挖掘机！三维变形新突破，无需额外训练 | CVPR'26
南京大学与北京大学提出MorphAny3D，无需额外训练即可让三维生成模型实现跨类别平滑变形。它通过创新注意力机制融合源与目标特征，精准控制结构与时序，效果远超传统方法，代码已开源。
清华&巨人网络首创MoE多方言TTS框架，数据代码方法全开源
清华与巨人网络联合首创 DiaMoE-TTS 多方言 TTS 框架，数据、代码、方法全开源。它基于 IPA 体系，有 MoE 架构和低资源适配策略，在多语种验证，为方言语音合成提供低成本、可扩展方案。
1.8亿个岗位数据分析揭秘，AI究竟取代了什么工作
Revealera联合创始人Henley Wing Chiu研究近1.8亿份全球岗位数据，发现2025年全球招聘岗位总量降8%。创意执行、监管环境等岗位跌幅大，AI相关、高层领导等岗位增长或表现坚韧，AI影响有选择性。
Rust 版 OpenClaw 来了！单文件、零依赖、强沙箱、自带“故障转移”！
Rust版OpenClaw——Moltis问世。其零依赖、全沙箱、反泄露，以Rust架构带来多好处，还统一模型接口，支持本地模型离线运行，安全和存储机制出色，是面向生产的Agent框架。
无需训练的3D生成加速新思路：西湖大学提出Fast3Dcache
在AIGC浪潮中，3D生成模型虽进化快，但‘慢’和计算量大制约其应用。西湖大学AGI实验室提出无需训练、即插即用的Fast3Dcache框架，能在加速同时保持或提升模型几何质量。