一句话,性能暴涨49%!马里兰MIT等力作:Prompt才是大模型终极武器
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提示词才是AI隐藏的王牌!马里兰MIT等顶尖机构研究证明,一半提示词,是让AI性能飙升49%的关键。
在今年三月份,清华 AIR 和字节联合 SIA Lab 发布了 DAPO,即 Decoupled Clip and Dynamic sAmpling Policy Optimization(解耦剪辑和动态采样策略优化)。
世界是动态变化的。为了理解这个动态变化的世界并在其中运行,AI 模型必须具备在线学习能力。为此,该领域提出了一种新的性能指标 —— 适应性遗憾值(adaptive regret),其定义为任意区间内的最大静态遗憾值。
本文详细解读了 Kimi k1.5、OpenReasonerZero、DAPO 和 Dr. GRPO 四篇论文中的创新点,读完会对 GRPO 及其改进算法有更深的理解,进而启发构建推理模型的新思路。
Mona(Multi-cognitive Visual Adapter)是一种新型视觉适配器微调方法,旨在打破传统全参数微调(full fine-tuning)在视觉识别任务中的性能瓶颈。
欧洲初创公司 Pruna AI 一直在研究 AI 模型的压缩算法,该公司的优化框架将于周四开源。Pruna AI 在几个月前完成了 650 万美元的种子轮融资。参与此次初创公司投资的包括 EQT Ventures、Daphni、Motier Ventures 以及 Kima Ventures。
一个超越DeepSeek GRPO的关键RL算法出现了!这个算法名为DAPO,字节、清华AIR联合实验室SIA Lab出品,现已开源。禹棋赢,01年生,本科毕业于哈工大,直博进入清华AIR,目前博士三年级在读。去年年中,他以研究实习生的身份加入字节首次推出的「Top Seed人才计划」。
DeepSeek 提出的 GRPO 可以极大提升 LLM 的强化学习效率,不过其论文中似乎还缺少一些关键细节,让人难以复现出大规模和工业级的强化学习系统。
最近,2D/3D 内容创作、世界模型(World Models)似乎成为 AI 领域的热门关键词。作为计算机视觉的基础任务之一,多视角图像生成是上述热点方向的技术基础,在 3D 场景生成、虚拟现实、具身感知与仿真、自动驾驶等领域展现了广泛的应用潜力。
这两天,北京大学等研究团队发布了一个视频生成的可控生成工作:ConsisID。ConsisID可以实现无需训练Lora的保持参考人脸一致性的文生视频,类似之前图像生成的IP-Adapter-Face和InstantID等工作。虽然之前也有类似的工作,但是ConsisID在效果更上一个台阶。