喝下这一碗模型汤，掌握向量模型的训练秘方
喝下这一碗模型汤，掌握向量模型的训练秘方那些曾在KDD时代Kaggle上打榜刷分的老炮儿，每每提起 Bagging 与 Boosting 这两项技术嘴角都压不住笑。
来自主题: AI技术研报
6655 点击 2025-05-10 14:49
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那些曾在KDD时代Kaggle上打榜刷分的老炮儿，每每提起 Bagging 与 Boosting 这两项技术嘴角都压不住笑。
GPT-4o 生图功能的出现揭示了统一理解与生成模型的巨大潜力，然而如何在同一个框架内协调图像理解与生成这两种不同粒度的任务，是一个巨大的挑战。
在短视频成为亿万用户日常生活标配的当下，它不仅是一种娱乐方式，更是人们获取信息、表达观点、构建社交的主要媒介。
当您的Agent需要规划多步骤操作以达成目标时，比如游戏策略制定或旅行安排优化等等，传统规划方法往往需要复杂的搜索算法和多轮提示，计算成本高昂且效率不佳。来自Google DeepMind和CMU的研究者提出了一个简单却非常烧脑的问题：我们是否一直在用错误的方式选择示例来引导LLM学习规划？
多模态奖励模型（MRMs）在提升多模态大语言模型（MLLMs）的表现中起着至关重要的作用：
长文本能力对语言模型（LM，Language Model）尤为重要，试想，如果 LM 可以处理无限长度的输入文本，我们可以预先把所有参考资料都喂给 LM，或许 LM 在应对人类的提问时就会变得无所不能。
在人工智能领域，推理能力的进化已成为通向通用智能的核心挑战。近期，Reinforcement Learning with Verifiable Rewards（RLVR）范式下涌现出一批「Zero」类推理模型，摆脱了对人类显式推理示范的依赖，通过强化学习过程自我学习推理轨迹，显著减少了监督训练所需的人力成本。
扩散模型（Diffusion Models）近年来在生成任务上取得了突破性的进展，不仅在图像生成、视频合成、语音合成等领域都实现了卓越表现，推动了文本到图像、视频生成的技术革新。然而，标准扩散模型的设计通常只适用于从随机噪声生成数据的任务，对于图像翻译或图像修复这类明确给定输入和输出之间映射关系的任务并不适合。
当前大模型研究正逐步从依赖扩展定律（Scaling Law）的预训练，转向聚焦推理能力的后训练。鉴于符号逻辑推理的有效性与普遍性，提升大模型的逻辑推理能力成为解决幻觉问题的关键途径。
最强AI模型面对5560道数学难题，成功率仅16.46%？背后真相大揭秘。