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算法论文8

牛津VGG、港大、上交发布ELIP:超越CLIP等,多模态图片检索的增强视觉语言大模型训练

牛津VGG、港大、上交大团队论文提出ELIP方法,用学术界资源增强视觉语言大模型训练,用于文字 - 图片检索。该论文被大会接受并获最佳论文提名。ELIP可应用于多个大模型,实验显示能显著提升图片检索表现。

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Scaling Law再现Agent领域!阿里提出训练新范式:在训练和后训练之间还需一个Agentic CPT

近年来,大型语言模型向智能体系统进化。但当前主流方法构建智能体不佳,阿里通义实验室团队论文提出智能体持续训练(Agentic CPT)新范式,开发AgentFounder模型,在多基准测试表现卓越。

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阿里通义开源「推理+搜索」训练新框架:小模型媲美大模型,多个开放域问答数据集表现显著提升

阿里通义实验室开源通用训练框架MaskSearch,引入检索增强型掩码测任务,兼容两种训练方法。实验显示,它在多数据集提升模型性能,小模型能媲美大模型,还验证了训练方式、策略及奖励函数的效果。

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LeCun发布最新世界模型:首次实现16秒连贯场景测,具身智能掌握第一视角!还打脸用了VAE

LeCun团队推出PEVA模型,让具身智能体学会人类“能力”,首次实现16秒连贯场景测。它结合结构化动作表示与条件扩散Transformer,用真实数据训练,解决长时序问题,还能筛选最优动作。

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RL是「点金石」还是「挖掘机」?CMU 用可控实验给出答案

卡耐基梅隆大学研究者构建基于GSM - Infinite的可控合成数据框架,分析训练、中期训练和RL对模型推理泛化能力的影响,调和了RL有效性的不同观点,为改进训练策略提供基础。

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人才黑洞!UC伯克利系主任都加入A社了

UC伯克利EECS系主任Jelani Nelson暂离大学,加盟Anthropic训练团队。他算法课播放量超2100万,研究聚焦大规模数据高效处理,这正是A社所需,此前他还在谷歌兼职。

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Ilya罕见发声:大模型「大力出奇迹」到头了

Ilya大神在近2万字采访中称,AI正从「规模时代」走向「科研时代」,主流「训练 + Scaling」路线遇瓶颈。他还探讨了AI泛化、安全对齐、训练范式等热门话题,给出独特见解。

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让AI自我进化?斯坦福华人博士答辩视频火了,庞若鸣参与评审

斯坦福大学博士生 Zitong Yang 完成「持续自我提升式 AI」博士论文答辩并分享视频。他针对当前模型局限提出解决方案,涵盖合成持续训练、训练能力自我提升、迈向 AI 设计 AI 三个核心方向,引发行业关注。

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「Next-Token」范式改变!刚刚,强化学习训练来了

微软新研究提出「强化训练(RPT)」新范式,将下一个 token 测任务重新定义为推理任务,可利用海量文本数据进行通用强化学习。该方法有可扩展性、低风险等优点,实验显示其提升了语言建模能力。

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阿里Qwen3技术报告核心要点解读!

阿里Qwen3技术报告发布,披露模型架构、训练及后训练等技术细节。其有密集与混合专家两种模型架构,训练数据量和语种增多,后训练采用强到弱蒸馏提升性能,各模型表现优异。

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