搜索：合成文档微调

「合成文档微调」共找到 789 篇相关文章

单目3DGS迎来突破：影石开源UniSHARP实现全相机适配

影石研究院发布单目新视角合成模型UniSHARP，可通过单次推理秒级获场景高斯点云，支持混合相机训练与免标定推理，适配所有相机。团队还构建数据集、设benchmark，代码等均已开源。

清华大学开源全球首个多智能体生成式学习AI技术框架OpenMAIC，它能将技术文档转化为零门槛学习课堂，还可解锁多种学习解法。其前身MAIC是重要学习平台，OpenMAIC功能强大，应用场景广泛。

随着视觉 - 语言模型（VLM）推理能力增强，‘看错’问题凸显。现有方法有局限，微软亚洲研究院与清华提出BiPS，从训练阶段重塑模型‘看图方式’，通过‘一拉一推’机制让模型‘看全又准’，实验效果显著。

合合信息发布《文本价值觉醒，赋能智能决策——多模态大模型文本智能白皮书（2026）》，提出复杂文本智能五大核心能力标准，还通过11个真实行业标杆案例展示技术如何转化文档为决策力。

传统知识图谱只能用三元组描述世界，难以应对真实科学场景里的多体交互。作者提出将文献里n元关系存成超图超边，让LLM在多智能体框架里‘沿着超边走路’，并构建了超图进行实验，实现可验证的科学发现。

华为研究团队推出仅基于监督微调（SFT）的软件工程代码智能体SWE-Lego，无需复杂RL流程，在SWE-bench Verified基准中表现出色，项目已开源。它有数据、训练和测试时扩展三大创新。

港科大研究团队提出 One4D 框架，可统一 4D 生成与重建，构造同步输出多模态的视频扩散模型，支持多种任务形态。其有 DLC、UMC 等亮点，用合成与真实数据混合策略训练，实验表现佳。

文章提出用于实时交互式长视频生成的帧级自回归框架 LongLive，解决了长视频生成在效率和质量方面的挑战，具备长视频生成、实时推理、高效微调等亮点，还给出安装、推理、训练等步骤。

北邮百家AI团队与腾讯AILab提出MoE - CL架构用于LLM自进化持续指令微调。其结合‘解耦LoRA专家’与‘GAN对抗降噪’，在腾讯业务及基准测试中效果佳，降低人工成本，准确率优于主流方法。

AI后训练依赖监督微调或程序化检查器，但很多有价值任务缺这两种资源。Meta超级智能实验室等机构研究者提出CaT方法，把推理时额外计算当教师信号，为大模型提供监督，实验显示效果显著。