「长序列训练」共找到 2689 篇相关文章
无需训练!让VLM同时具备「视觉」与「推理」能力,数学题得分暴涨30%
当前视觉语言模型(VLM)像‘视力好但数学差的学生’,论文指出问题根源是数据不足和能力分布不均。提出‘模型合并’方案,实验显示在数学基准测试中表现亮眼,还通过实验揭示层间能力分布。
世界模型来了因果技术标杆!具身大脑真要长脑子了
具身智能有泛化能力瓶颈,构建‘世界模型’成热门赛道。Aether AI获2000万美元种子轮融资,走因果世界模型路线,创始人黄碧薇认为这是世界模型‘终局形态’,能让机器人理解物理规律。
Demis Hassabis:AGI 还缺什么,智能体到底行不行,下一个科学突破长什么样
Google DeepMind CEO Demis Hassabis 做客直播,探讨当前 AI 范式距 AGI 差距、智能体水平、科学突破模式等话题。指出当前范式或需关键突破,记忆方案待优化,AlphaGo 技术复活,还给出创业建议。
YC总裁开源个人AI记忆系统GBrain:让你的OpenClaw/Hermes长脑子
YC总裁Garry Tan开源GBrain,这是经实战检验的AI记忆中枢。它有真实数据规模、混合搜索架构等特点,核心工作流含实体检测等。技术选型有考量,还提供体验方式和技能包文档。
攻克长文档与多模态挑战,Paper2Video实现学术视频的自动化生产
新加坡国立大学 Show Lab 团队主导研究,提出 Paper2Video 基准及评价指标,还推出 PaperTalker 多智体框架实现学术视频自动化生产,实验显示其在多方面表现佳,效果接近人工水平。
荣登HuggingFace周榜首位, 人大高瓴与快手提出ARPO实现智能体高效训练!
人大高瓴与快手提出的ARPO项目受高度关注,荣登Huggingface Paper日榜、周榜双首位。它是为多轮交互型LLM智能体设计的强化学习算法,在基准测试中,用一半工具调用预算就显著优于现有方法。
Meta华人新秀毕树超,重磅爆料下一代LLM路线!RL+预训练直通AGI
OpenAI前研究员、Meta成员毕树超在哥大演讲指出,AGI需高质数据、好奇驱动探索与高效算法,Scaling Law有效,规模决定智能,终身学习是重点,还探讨了AGI面临的诸多问题与挑战。
大模型如何"不训练"也能学习?——上下文学习的隐式权重更新机制
大型语言模型能通过上下文学习(ICL)在推理时即时学习新任务,无需修改模型参数。本文首次证明自注意力层与MLP层组合能隐式将上下文信息转为MLP层低秩权重更新,解释了ICL原理,为构建AI系统开辟新路径。
马斯克Grok 4正式发布:世界最大AI超级计算机就训练了这?
Grok 4公开基准测试有进步,但在高级推理测试表现差,视觉理解仍是短板。性能提升多靠整合符号工具,无重大技术创新,‘幻觉’问题没实质进展,xAI官方对道德对齐信心不足。
MIT发布自适应语言模型!新任务,自生成远超「GPT-4.1合成训练数据」
麻省理工学院提出自适应语言模型框架SEAL,让大模型生成微调数据和更新指令适应新任务。实验显示,其生成的合成数据微调效果超GPT - 4.1,在少样本学习和知识整合任务表现优异。