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精准提取数据太折磨人,试下pip install -U contextgem,自动生成提示 | 痛快

精准提取数据太折磨人,试下pip install -U contextgem,自动生成提示 | 痛快

精准提取数据太折磨人,试下pip install -U contextgem,自动生成提示 | 痛快

最近ContextGem很火。它既不是RAG也不是Agent,而是专注于"结构化提取"的框架,它像一个"文档理解层",通过文档中心设计和神经网络技术(SAT)将非结构化文档转化为精确的结构化数据。它可作为RAG的前置处理器、Agent的感知模块,也可独立使用。

来自主题: AI技术研报
7245 点击    2025-05-14 15:12
首个,专攻点云上下文学习自适应采样!支持点级、提示级|CVPR 2025

首个,专攻点云上下文学习自适应采样!支持点级、提示级|CVPR 2025

首个,专攻点云上下文学习自适应采样!支持点级、提示级|CVPR 2025

MICAS是一种专为3D点云上下文学习设计的多粒度采样方法,通过任务自适应点采样和查询特定提示采样,提升模型在点云重建、去噪、配准和分割等任务中的稳健性和适应性,显著优于现有技术。

来自主题: AI技术研报
7989 点击    2025-05-14 14:28
ICML 2025 | 如何在合成文本数据时避免模型崩溃?

ICML 2025 | 如何在合成文本数据时避免模型崩溃?

ICML 2025 | 如何在合成文本数据时避免模型崩溃?

随着生成式人工智能技术的飞速发展,合成数据正日益成为大模型训练的重要组成部分。未来的 GPT 系列语言模型不可避免地将依赖于由人工数据和合成数据混合构成的大规模语料。

来自主题: AI技术研报
7222 点击    2025-05-14 14:04
首个多模态统一CoT奖励模型来了,模型、数据集、训练脚本全开源

首个多模态统一CoT奖励模型来了,模型、数据集、训练脚本全开源

首个多模态统一CoT奖励模型来了,模型、数据集、训练脚本全开源

在多模态大模型快速发展的当下,如何精准评估其生成内容的质量,正成为多模态大模型与人类偏好对齐的核心挑战。然而,当前主流多模态奖励模型往往只能直接给出评分决策,或仅具备浅层推理能力,缺乏对复杂奖励任务的深入理解与解释能力,在高复杂度场景中常出现 “失真失准”。

来自主题: AI技术研报
8948 点击    2025-05-14 11:01
ICML Spotlight | MCU:全球首个生成式开放世界基准,革新通用AI评测范式

ICML Spotlight | MCU:全球首个生成式开放世界基准,革新通用AI评测范式

ICML Spotlight | MCU:全球首个生成式开放世界基准,革新通用AI评测范式

开发能在开放世界中完成多样任务的通用智能体,是AI领域的核心挑战。开放世界强调环境的动态性及任务的非预设性,智能体必须具备真正的泛化能力才能稳健应对。然而,现有评测体系多受限于任务多样化不足、任务数量有限以及环境单一等因素,难以准确衡量智能体是否真正「理解」任务,或仅是「记住」了特定解法。

来自主题: AI技术研报
5877 点击    2025-05-14 10:26
首次!流匹配模型引入GRPO,GenEval几近满分,组合生图能力远超GPT-4o

首次!流匹配模型引入GRPO,GenEval几近满分,组合生图能力远超GPT-4o

首次!流匹配模型引入GRPO,GenEval几近满分,组合生图能力远超GPT-4o

流匹配模型因其坚实的理论基础和在生成高质量图像方面的优异性能,已成为图像生成(Stable Diffusion, Flux)和视频生成(可灵,WanX,Hunyuan)领域最先进模型的训练方法。然而,这些最先进的模型在处理包含多个物体、属性与关系的复杂场景,以及文本渲染任务时仍存在较大困难。

来自主题: AI技术研报
8992 点击    2025-05-14 10:19