「小模型训练」共找到 8502 篇相关文章
数据合成篇|多轮ToolUse数据合成打造更可靠的AI导购助手
文章以租赁导购助理“小不懂”为例,介绍Tool Use训练数据合成方案。先分析训练数据的目标与难点,提出动态多智能体对话生成框架,阐述多轮数据、复杂问题合成及过滤方案,展示数据和模型效果,还提及未来工作方向。
X-SAM:从「分割一切」到「任意分割」:统一图像分割多模态大模型,在20+个图像分割数据集上均达SoTA
中山大学、鹏城实验室、美团联合提出X - SAM,统一图像分割多模态大模型。它将分割范式扩展,设计通用输入输出,采用端到端架构和三阶段训练策略,在超20个数据集达最优,为图像分割研究开辟新方向。
CVPR 2026 | AI寒武纪时刻?字节世界模型新作,仅靠视觉学习真实世界知识
豆包大模型团队与北京交通大学联合提出视觉世界模型 “VideoWorld 2”,无需依赖语言模型,仅靠视觉信息让机器掌握复杂能力。它能完成复杂手工任务,成功率远超主流模型,代码与模型已开源。
Karpathy再放大招:8000行代码复现ChatGPT全栈,最低成本仅100美元,4小时跑完
Andrej Karpathy发布项目nanochat,是全栈式ChatGPT克隆体训练/推理流水线,代码约8000行,覆盖训练分词器、预训练等完整流程。介绍不同成本下模型表现,还回答网友关于架构、训练数据等问题。
agent未来落地的收敛形态
当前agent开发变重,基模优化与agent开发脱钩。后续落地的技术收敛范式是将基模训练和agent开发有机结合,有模型更小、agent更智能、基模深入业务场景带来新想象力等好处。
一文彻底搞懂 MCP:AI 大模型的标准化工具箱
MCP(模型上下文协议)是 Anthropic 于 2024 年 11 月开源的新技术,是 AI 大模型的标准化工具箱。它能让大模型与外界互动、获取信息、完成任务,整合 Function Call 标准,几乎所有大模型都可接入。
单向VLM变双向!人大斯坦福等提出MoCa框架:双向多模态编码器
人大、斯坦福等机构提出MoCa框架,将单向视觉语言模型转化为双向多模态嵌入模型。它通过持续预训练和异构对比微调,解决传统模型局限,在多模态基准测试中表现优异,尤其小规模模型性能突出。
RAG外部检索是多余的,英伟达最新成果颠覆认知
英伟达INTRA论文指出RAG架构中检索器和生成器在不同表示空间工作,存在retriever - generator mismatch问题。INTRA让模型用注意力查询检索自身编码表示,训练量小,在多跳QA上超越多种检索基线。
医生版 ChatGPT 3 年估值 60 亿美金,被低估的 AI 硬件新玩法:相框
OpenEvidence被称为医学领域的Google和医生版ChatGPT,成立3年估值达60亿美金。它用高质量数据训练小而专模型,有“无幻觉”机制,直接面向医生推广,产品进化为临床决策助手,收入来自制药广告。
全球开源大模型,前十五名全是中国的
近日,随着新一代大语言模型更新,开源大模型成热门话题。Design Arena排行榜上,若设定为“开源”,前15名均为国产开源大模型,排名第一的是DeepSeek - R1 - 0528 ,智谱、阿里等厂商多款模型上榜。