作为一家公司，我们专注于三件事：预训练、微调和对齐。我们使用自有数据集进行预训练，这一点非常关键，而很多公司并不具备这样的能力。然后，我们用专家手工整理的数据进行微调。最有趣、最重要的部分在于对齐，这与简单地寻找“当前最优解”是截然不同的。
谷歌最新发现，大模型竟意外对应人脑语言处理机制？！
万字长文，对多模态LLM中对齐算法进行全面系统性回顾！
测一测现有AI生成视频是否符合物理运动规律！
近年来，深度学习技术在自动驾驶、计算机视觉、自然语言处理和强化学习等领域取得了突破性进展。然而，在现实场景中，传统单目标优化范式在应对多任务协同优化、资源约束以及安全性 - 公平性权衡等复杂需求时，逐渐暴露出其方法论的局限性。
在大模型逐步接近AGI之时，"AI对齐"一直被视为守护人类的最后一道防线。
跨模态因果对齐，让机器更懂视觉证据！
今年，CVPR共有13008份有效投稿并进入评审流程，其中2878篇被录用，最终录用率为22.1%。
在实际应用过程中，闭源模型（GPT-4o）等在回复的全面性、完备性、美观性等方面展示出了不俗的表现。
StyleStudio能解决风格迁移中风格过拟合、文本对齐差和图像不稳定的问题，通过跨模态AdaIN技术融合文本和风格特征、用教师模型稳定布局、引入基于风格的无分类器引导，实现精准控制风格元素，提升生成图像的质量和稳定性，无需额外训练，使用门槛更低！
