「任务特化训练」共找到 3641 篇相关文章
SceneSplat: 基于3DGS的场景理解和视觉语言预训练，让3D高斯「听懂人话」的一跃
文章引入 SceneSplat，首个在 3DGS 上原生运行的端到端大规模 3D 室内场景理解方法，提出自监督学习方案，构建发布 SceneSplat - 7K 数据集，在多个实验中达 SOTA 效果。
英伟达推出下一代计算平台Rubin：可用45°C的热水进行冷却，训练速度提高3.5倍
英伟达黄仁勋在CES演讲，宣布进入自动驾驶领域、推出Alpamo模型与下一代计算平台Rubin。他指出计算行业正经历平台性转变，还介绍AI进展、应用架构，Rubin平台性能强且能效高。
基础模型又一关键拼图，腾讯混元发布训练新范式「无相」：引入功能性记忆，打破静态权重枷锁
腾讯混元团队发布HY - WU范式，打破静态权重束缚，引入功能性记忆，实时生成个性化参数。应用于图形编辑基模效果好，在图像编辑任务表现优秀，还对未来AI架构提出多方面展望。
突破单token预测局限！南洋理工首次将多token预测引入微调，编程任务准确率提升11.67%
当前主流大语言模型依赖下一token预测训练，难理解跨多token完整概念。南洋理工大学提出概念感知微调（CAFT）技术，首次将多token预测引入微调，能让模型理解完整概念，多领域实验显示其可显著提升模型性能。
从 AI Agent、RLHF 到 MoE 大规模训练：AMD 这场开发者日，把一线实战话题凑齐了 ｜Q推荐
AMD AI开发者日揭晓八大硬核GPU Workshop、技术专题及“作品说话”主题分论坛嘉宾与话题，覆盖AI Agent、RLHF、MoE大规模训练等前沿领域，还有多场实操分享。
李飞飞团队发布新一代世界模型Atlas：从零训练，一次性打通视频生成、 3D重建与机器人仿真
李飞飞创办的 World Labs 发布新一代世界模型 Atlas，称其为‘全球首个多模态世界模型’。它从零训练，能同时完成视频生成、3D 重建和时空模拟，已向少数伙伴开放测试，未来将成 Marble 底层模型。
OpenAI华人AI大牛集体跳槽Meta！清华北大浙大中科大校友各一位，多模态后训练、感知团队负责人全走了
扎克伯格从奥特曼手里挖走4名OpenAI华人顶尖AI人才，包括中科大、浙大、清华、北大校友各一位。OpenAI或提高薪酬留人，人才争夺战成本升高，这也是开源与闭源阵营的交锋。
给非技术人的大模型介绍：从零训练ChatGPT的全流程、天价成本及企业务实替代方案
文章介绍从零训练ChatGPT级别大模型的全流程、高昂成本，指出这对多数企业不现实。建议企业战略从构建转向应用，通过租用API或微调开源模型利用大模型，将专有数据视为核心资产。
全新预训练数据筛选方案，让数据效率提升10倍！配置仅需fastText评分器｜港科大vivo出品
香港科技大学和vivo AI Lab提出轻量级高效数据选择方法PreSelect，已被ICML 2025接收。它只需训练部署基于fastText的评分器，减少10倍计算需求，在多数据集实验中效果显著优于其他方法。
刘鹏飞组提出Agent领域的少即是多：智能不在于数据堆砌，78个样本训练出超强Agent，128倍效率提升
刘鹏飞组论文《LIMI: Less is More for Agency》提出颠覆性观点，认为Agent智能培育关键在数据质而非量。LIMI用78个样本在AgencyBench得分超基线模型，实现128倍数据效率提升，为Agent开发提供新路径。