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关键词: AI,模型训练,vivo AI Lab, GTA

监督微调（SFT）和强化学习（RL）微调是大模型后训练常见的两种手段。通过强化学习微调大模型在众多 NLP 场景都取得了较好的进展，但是在文本分类场景，强化学习未取得较大的进展，其表现往往不如监督学习。

关键词: AI新闻,GUI,BlueLM-2.5-3B,vivo AI

vivo AI Lab发布AI多模态新模型了，专门面向端侧设计，紧凑高效～

关键词: AI,模型训练,Scaling Law,人工智能,DQE

Scaling Law不仅在放缓，而且不一定总是适用！ 尤其在文本分类任务中，扩大训练集的数据量可能会带来更严重的数据冲突和数据冗余。

关键词: GPT-4,扩散模型,GPT4Motion

来自中国科学院深圳先进技术研究院、中国科学院大学和 VIVO AI Lab 的研究者联合提出了一个无需训练的文本生成视频新框架 ——GPT4Motion。GPT4Motion 结合了 GPT 等大型语言模型的规划能力、Blender 软件提供的物理模拟能力，以及扩散模型的文生图能力，旨在大幅提升视频合成的质量。