「训练数据生成」共找到 5507 篇相关文章
腾讯AngelSlim升级,首个集LLM、VLM及语音多模态为一体的投机采样训练框架,推理速度飙升1.8倍
随着大模型应用成本与延迟问题凸显,腾讯混元升级 AngelSlim 训练框架,将投机采样技术拓展至全模态场景。它以 Eagle3 架构让推理速度最高飙升 1.9 倍,还具全模态训练、面向部署等亮点,有开源代码。
4秒出百万面!突破千万面精度+12K高清贴图,手握数亿的3D生成公司下一局怎么打?
影眸科技旗下Hyper3D受英伟达青睐。该司完成数亿元融资,发布全新模型Hyper3D Rodin Gen - 2.5,引入类LLM的Thinking机制,4秒生成百万面级模型,还突破千万面精度,搭配12K原生3D贴图模型。
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。
北大团队让AI学会考古!全球首个古希腊陶罐3D视觉问答数据集发布,还配了专用模型
北大团队推出全球首个面向古希腊陶罐的3D视觉问答数据集VaseVQA - 3D,配套专用视觉语言模型VaseVLM。传统模型面对文化遗产复杂对象有不足,新数据集和模型让AI迈向‘文化考古Agent’,未来将拓展到更多领域。
世界模型开始做减法?LeCun团队和清华团队给出两种思路
近期,Yann LeCun团队的LeWorldModel用简洁JEPA实现从像素端到端训练世界模型,降复杂度且验证潜在空间物理刻画能力;清华团队的Fast - WAM探讨推理阶段显式生成未来必要性,给出高效替代路径。
LeCun发布最新世界模型:首次实现16秒连贯场景预测,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“预判能力”,首次实现16秒连贯场景预测。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。
Current Robotics 发布 Curr-0:以 Single Policy 实现全身灵巧操作
Current Robotics发布Curr - 0,解决人形机器人移动与操作分离困境。它用Single Policy统一训练,基于HumanEx采集数据,还构建多物理模态交互世界模型,是全栈具身智能基础设施成果。
9.1K Star 调参师集体失业!亚马逊造出机器学习“核弹”,3行代码打造高精度模型!
在机器学习普及的当下,自动化机器学习框架降低开发门槛。AutoGluon由AWS AI开发并开源,仅3行代码就能训练和部署高精度模型,支持多类型数据,有诸多亮点,已获9.1K Star。
世界模型一口气输出小时级视频不跑偏,开源了
Alaya Lab等联合推出的Alaya - EVOKE能生成小时级视频,解决常见问题。它把记忆搬到模型外,改造教师模型,经多轮技术操作,实验成绩佳,给出清晰训练方案,也指出项目边界。
Sora2还在5秒打转,字节AI生视频已经4分钟“起飞”
字节和UCLA联合提出Self - Forcing++方法,无需更换模型架构或重收集数据集,就能生成分钟级长视频,最长达4分15秒,高质量且开源,在长、短时长生成上性能领先。