「训练数据污染」共找到 3919 篇相关文章
NeurIPS 2025 | 中科大、港中深、通义千问联合发布CoRT:仅30个样本教会大模型高效推理,token消耗降低50%
大型推理模型在精确数学计算上存在问题,如认知冲突、行为低效、数据稀缺。中科大、港中深、通义千问联合推出CoRT框架,用创新数据合成与多阶段训练,提升模型推理能力和效率,成果已开源。
相机参数秒变图片!新模型打通理解生成壁垒,支持任意视角图像创作
S-Lab等机构研究员提出Puffin统一多模态模型,它能整合理解相机参数与按参数生成对应视角图片的能力。通过“用相机思考”和400万组数据训练,解决此前模型问题,还构建相关数据集和评测基准,性能出色。
自搜索强化学习SSRL:Agentic RL的Sim2Real时刻
本文由多机构联合完成,引入自搜索强化学习SSRL。它利用结构化prompt和format reward提取模型world knowledge,降低幻觉。还探索Sim2Real有效性,验证SSRL训练模型在真实场景泛化性,且所有训练数据等已开源。
英伟达周末双炸!CUDA二十年最大更新,顺手屠榜AGI比赛
本周末英伟达有两大动作。一是推出CUDA 13.1,这是CUDA平台诞生二十年来最大更新,引入CUDA Tile编程模型等。二是在Kaggle ARC Prize 2025竞赛中,团队用4B小模型变体夺冠,靠合成数据等策略。
首创Mid-training范式破解RL奥秘,Llama终于追平Qwen!
上海创智学院和上海交通大学研究团队深入探讨不同基础语言模型在强化学习训练中的差异,提出中期训练策略,将 Llama 改造成适配 RL 的推理基础模型,缩小与 Qwen 性能差距,还发布了 MegaMath-Web-Pro-Max 数据集。
56倍加速生成式策略:西交大提出EfficientFlow,迈向高效具身智能
生成式模型在机器人和具身智能领域面临训练依赖大量数据、推理慢的问题。西安交通大学团队提出EfficientFlow,融合等变建模与高效流匹配,提升数据效率,压缩推理迭代步数,在多基准实现SOTA,推理提效显著。
AutoResearch实战:让AI自己训YOLO,mAP从0.729到0.773
本文作者复盘用AutoResearch训练YOLOv8模型全过程。先介绍其要素框架,选YOLOv8 + NEU - DET做实验,经V1轻量验证后升级到V2完整闭环,64轮实验后mAP从0.729提至0.773,还总结工程结论并给出迁移场景建议。
空间智能爆发只需24个月?群核科技首席科学家唐睿预言:具身智能才是AGI终极形态 | 万有引力
群核科技首席科学家唐睿在访谈中表示,空间智能是具身智能基础设施,可解决其数据不足痛点。破数据瓶颈靠普及感知硬件,2D、视频与3D生成走向融合,空间智能爆点24个月内或随硬件突破到来。
马斯克用恐怖算力,堆出6万亿参数性能怪兽Grok 5!剑指AGI
马斯克以Grok为核心推进xAI,从算力、数据到产品生态全面布局通往AGI的道路。Grok迭代迅速,有独特研发哲学。X平台数据、特斯拉算力成资源护城河,Grok还将进入特斯拉汽车。但Grok成长中也有争议,xAI在探索中前行。
顶会具身辩论赛实况:徐丹飞激辩,PI连输三轮,谷歌大佬倒戈
2026年RSS大会workshop圆桌讨论上,五位专家围绕世界模型落地展开辩论。辩题有世界与策略模型该合体还是分开、世界模型可控性靠像素还是动作、训练数据靠互联网人类视频还是具身机器人数据。最终各方有输赢也有共识。