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Meta详细阐述基于LLM级训练、混合并行计算与知识迁移的GEM广告模型
Meta发布生成式广告模型GEM详细信息,旨在改善平台广告推荐能力。它处理海量用户 - 广告交互数据,用三种方法构建系统,还实施GPU级优化,采用两种知识迁移策略,获业内人士认可。
图片生成仿真!这个AI让3D资产「开箱即用」,直接赋能机器人训练
南洋理工大学与上海人工智能实验室团队提出PhysX - Anything,首个面向仿真、具物理属性的3D生成框架。它仅需单张图像就能生成可用于仿真的3D资产,在多项测试中表现优异,有望推动3D重建范式转变。
500美元刷新SOTA!训练成本砍到1/200,华人团队重构视频生成范式
香港城市大学等团队发布图像 - 视频生成模型Pusa V1.0,在基础大模型上引入VTA机制,用3860对视频 - 文字数据、约500美元微调,在I2V超越Wan - I2V - 14B实现SOTA,还解锁零样本任务能力。
强化学习也能预训练?效果可提升20倍,华人新作引爆RL新范式!
伯克利团队提出新方法InFOM,不依赖奖励信号,能在多任务中超强迁移与推理。在36个基于状态和4个基于图像的任务测试中,InFOM表现出色,在jaco任务上改进达20倍。
深度机智和他们的另一条路:用人类第一视角数据训练基座模型|甲子光年
3月27日,深度机智联合推出具身通用智能基座模型系统PhysBrain 1.0,引入人类第一视角数据,解决传统模型问题。其创始人陈凯等坚持用此数据构建模型,突破传统,引领行业新方向,且中国在具身智能领域或借此建立自主技术体系。
拒绝Reward Hacking!港科联合快手可灵提出高效强化学习后训练扩散模型新范式
使用强化学习微调扩散模型时,常面临Reward Hacking和KL正则化阻碍探索收敛的问题。港科等团队提出GARDO框架,通过门控自适应正则化和多样性感知优化,解决痛点且全面开源。
即梦图片4.0来了,我整理了10个好用到爆的进阶玩法。
字节即梦图片4.0背后是seedream4.0模型,与NanoBanana性能相当,但支持直出4K图、自由控比例、文生图审美和可控性强,中文字生成领先。文章整理了它在虚拟模特、换装等10个方面的玩法。
推荐大模型来了?OneRec论文解读:端到端训练如何同时吃掉效果与成本
随着AI发展,推荐系统面临诸多问题,快手技术团队提出OneRec,以端到端生成式架构重构推荐系统全链路,在效果与成本上实现突破,已在快手双端服务用户,也有需完善之处。
一招缓解LLM偏科!调整训练集组成,“秘方”在此 | 上交大&上海AI Lab等
上海交大和上海AI Lab联合团队提出IDEAL方法,可提升LLM综合性能。研究发现SFT阶段数据数量非关键,配比不当会加剧模型“偏科”。以Llama3.1 8B测试,IDEAL能提升代码能力,还指导了超参数选取。
GEO最新风向:Google官方GEO分享与Bing站长工具GEO新功能,附白杨SEO看法
本文整理谷歌和必应官方GEO分享。Google的Danny Sullivan谈AI搜索,强调好SEO即好GEO,内容要非同质化;Bing预告站长工具GEO新功能,如优化建议、引用份额指标等。