「两阶段训练框架」共找到 3774 篇相关文章
小米发布Qwen2.5VL升级版MiMo-VL,能力提升30%
小米发布Qwen2.5VL升级版MiMo-VL,能力提升30%。它能完成输入视觉回答问题、做几何体等任务,重点解决多模态推理、视觉理解及与人类偏好对齐问题,介绍了模型结构、训练阶段等内容。
计算所 x 上交大论文:只用双人数据,也能生成多人动画丨CVPR 2026
中国科学院计算技术研究所与上海交通大学团队提出多人物动画生成框架MultiAnimate,引入身份标识与空间关系建模方法,用双人数据训练,能扩展到多人动画生成,优于现有方法。
Agent群体智能来了!魔搭开源Agent自进化群体智能框架:群体记忆自动蒸馏与进化,8万+群体技能即取即用,智能体画像一键复用
个人或团队部署使用智能体面临状态易失、重复试错、迁移困难等痛点。魔搭ModelScope团队开源的Ultron框架,补上群体协作基础设施,解决经验沉淀、技能进化和画像共享问题,提升智能体协作效率。
细粒度视觉推理链引入数学领域,准确率暴涨32%,港中文MMLab打破多模态数学推理瓶颈
香港中文大学MMLab团队发布MINT - CoT视觉推理方案,解决多模态数学推理难题。它引入特殊Interleave Token,构建专属数据集,采用三阶段训练策略,实验效果全面超越现有方法。
Alibaba开源WebDancer解决DeepResearch复杂信息检索难题
Alibaba开源WebDancer,从数据和训练阶段出发提出端到端自主信息检索代理构建范式。实验中,它在GAIA和WebWalkerQA基准测试表现出色,处理复杂信息检索优势显著。
告别Reasoning模型的“灵光一现”,推理能力可控了
当前GPT - 4o、DeepSeek - R1等大模型推理的‘高级操作’随机触发,不可控。研究者受经典推理三要素启发,教会模型三种‘元能力’,经三阶段训练,模型效果提升,让推理能力可控。
GPT-5 最强大的,是编程
据报道,OpenAI的GPT - 5即将到来且早期反馈积极。它在编程领域表现突出,尤其在实际编程任务上有提升,不过其具体形式存疑,改进或多来自后训练阶段的强化学习。
重大技术突破!微软发布BioEmu模型,蛋白质模拟从数年压缩至几小时
今天凌晨,微软CEO分享蛋白质模拟模型BioEmu,可将蛋白质动态模拟从数年缩至几小时,已在《自然》发表。它能解决传统方法难题,核心设计独特,训练整合多数据源、采用多阶段策略。
14B检索能力超过Google Search,阿里ZeroSearch通过RL激发LLM检索推理能力~
有效信息搜索对提升LLMs推理和生成能力重要,当前RL方法有文档质量不可控和API成本高问题。阿里通义Lab提出ZEROSEARCH框架,经多步骤训练,实验显示其在检索能力和泛化性上表现出色。
多人会话视频生成新突破:香港科技大学,浙江大学用单人数据实现多人交互视频生成
香港科技大学、浙江大学等开源 AnyTalker,提出音频驱动多人交互生成新范式。它用创新机制和两阶段训练策略,以少量数据实现多人视频生成,还构建评估指标,性能超现有方法。