
突破多模态奖励瓶颈!中科院清华快手联合提出R1-Reward,用强化学习赋予模型长期推理能力
突破多模态奖励瓶颈!中科院清华快手联合提出R1-Reward,用强化学习赋予模型长期推理能力多模态奖励模型(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:
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。
不用动作捕捉,只用一段视频就能教会机器人学会人类动作,效果be like:
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。
科技巨头常吹嘘需要庞大昂贵GPU 集群的万亿参数 AI 模型,但 Fastino 正采取截然不同的策略
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。
自 OpenAI 发布 Sora 以来,AI 视频生成技术进入快速爆发阶段。凭借扩散模型强大的生成能力,我们已经可以看到接近现实的视频生成效果。但在模型逼真度不断提升的同时,速度瓶颈却成为横亘在大规模应用道路上的最大障碍。
字节开源图像编辑新方法,比当前SOTA方法提高9.19%的性能,只用了1/30的训练数据和1/13参数规模的模型。