「权重重建」共找到 303 篇相关文章
深度｜开源大战全面开打：老黄+小扎 vs 奥特曼+达里奥
黄仁勋注册X账号分享公开信《Open Weights and American AI Leadership》，25家联署方支持开放权重模型，OpenAI、Anthropic、谷歌三家闭源前沿实验室未签署。信中核心论点是开放权重模型让AI成行业基础设施，还涉及蒸馏等敏感政策争论。
腾讯开源混元世界模型1.1，视频秒变3D世界，单卡推理仅需1秒
腾讯发布并开源混元世界模型1.1，是统一的端到端3D重建基座大模型。它支持从多视图或视频一键生成3D世界，单卡秒级推理完成高精度重建，性能达SOTA，还具多特性，打破技术壁垒。
空间智能新作，影石开源户外全景重建算法
近日，Insta360 研究院联合高校提出 PanoLOG，首个面向全景输入的大规模户外三维重建工作。它解决全景分区难题，在多基准上取得领先渲染质量与小模型体积，还为户外具身智能等提供新思路。
刚刚，Kimi K3开源！3万亿模型权重全球开放
2026年7月27日，Moonshot AI开源全球首个3万亿参数级模型Kimi K3。它不仅参数量大，还在多领域表现出色，能与顶尖闭源模型媲美。其架构创新、训练独特、推理成本低，有望改变全球大模型格局。
人大高瓴赵鑫团队新作：先拆掉 RLVR，再重建推理模型训练
人大高瓴赵鑫团队围绕RLVR框架做系统实验，完成论文《A3PO: Adaptive Asymmetric Advantage Shaping for Reasoning Models》，提出A3PO方法。该方法将训练重点转向关键决策点，让推理模型学习更可控。
Make SFT Great Again！从SFT到DFT：一权重之差，泛化之跃
大型语言模型的监督微调（SFT）简单高效，但泛化能力弱于强化学习（RL）。本文直击 SFT 核心缺陷，揭示其泛化瓶颈源于隐含的“病态奖励结构”，并提出仅需单行代码修改的动态微调（DFT），实验表明其效果显著。
RL缩放王炸！DeepSWE开源AI Agent登顶榜首，训练方法、权重大公开
今天凌晨，Together.ai联合Agentica开源AI Agent框架DeepSWE，基于Qwen3 - 32B模型用强化学习训练。所有内容开源，测试中性能超所有开源Agent框架，证明强化学习训练潜力。
分割一切、3D重建一切还不够，Meta开源SAM Audio分割一切声音
Meta 深夜放出音频分割模型 SAM Audio，可通过多模态提示分离任意声音。其核心 PE - AV 推动性能领先，还发布评测模型、基准等，整合进新平台，虽有局限但为音频 AI 带来新可能。
GPT-6 或有"生命"！MIT新作实现LLM自我进化，冻结权重时代终结
MIT新作《Self-Adapting Language Models》实现LLM自我进化，SEAL框架让模型自己生成“自编辑”微调自身。它能实时学新数据、修复知识、形成记忆。经两种场景验证，小模型也能超越GPT - 4.1等。
ICCV 2025 | RobustSplat: 解耦致密化与动态的抗瞬态3DGS三维重建
3DGS技术成研究热点，但现有方法在含动态物体场景建模精度不足。中山大学等研究者提出RobustSplat，有延迟高斯生长和尺度级联掩码引导两大核心设计，实验显示其在多指标上领先基线方法。