AI资讯新闻榜单内容搜索-模型训练

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
搜索: 模型训练
AI超懂人情世故,但人类就吃这一套:AI谄媚研究登上《科学》杂志

AI超懂人情世故,但人类就吃这一套:AI谄媚研究登上《科学》杂志

AI超懂人情世故,但人类就吃这一套:AI谄媚研究登上《科学》杂志

自从大语言模型诞生起至今,AI 已经润物无声地融入了我们的工作生活,也成为了现代社会的重要组成部分。

来自主题: AI技术研报
7076 点击    2026-03-30 16:06
ICLR 2026 | 让多模态模型学会主动说话:主动交互从训练到评估的完整方案

ICLR 2026 | 让多模态模型学会主动说话:主动交互从训练到评估的完整方案

ICLR 2026 | 让多模态模型学会主动说话:主动交互从训练到评估的完整方案

本文综合北京大学王选计算机研究所发布的 ProactiveVideoQA 和 MMDuet2 两篇论文,介绍视频多模态大模型如何实现 “主动交互”—— 在视频播放过程中自主决定何时发起回复,而非等待用户提问。ProactiveVideoQA 提出评估指标和 benchmark,MMDuet2 则通过强化学习训练方法实现了 SOTA 性能,无需精确的回复时间标注即可训练出及时、准确的主动交互模型。

来自主题: AI技术研报
9459 点击    2026-03-30 15:02
ICRA 2026 | NUS邵林团队提出Goal-VLA:生成式大模型化身「世界模型」,实现零样本机器人操作

ICRA 2026 | NUS邵林团队提出Goal-VLA:生成式大模型化身「世界模型」,实现零样本机器人操作

ICRA 2026 | NUS邵林团队提出Goal-VLA:生成式大模型化身「世界模型」,实现零样本机器人操作

在具身智能领域,机器人操作的泛化能力一直是一个核心挑战。当前,视觉 - 语言 - 动作(VLA)模型主要分为两大范式:端到端模型与分层模型。端到端 VLA 模型(如 RT-2 [1], OpenVLA [2])严重依赖海量的 “指令 - 视觉 - 动作” 成对数据,获取成本极高,导致其在面对新任务或新场景时零样本泛化能力受限。

来自主题: AI技术研报
6898 点击    2026-03-30 15:00
Karpathy紧急叫停!别再喂数据了,曝AGI方向全错

Karpathy紧急叫停!别再喂数据了,曝AGI方向全错

Karpathy紧急叫停!别再喂数据了,曝AGI方向全错

Karpathy给一支平均年龄25岁的「叛军」站台,红杉和GV连眼都不眨就拍出1.8亿美金。这群人放话:要么把效率干得比人脑高10倍,要么看着AI把地球烧干!

来自主题: AI资讯
6813 点击    2026-03-30 09:57
Harness is the New Dataset:模型智能提升的下一个关键方向

Harness is the New Dataset:模型智能提升的下一个关键方向

Harness is the New Dataset:模型智能提升的下一个关键方向

最近,harness engineering 又成了继 prompt engineering、context engineering 之后新一代的 buzzword。

来自主题: AI技术研报
9094 点击    2026-03-30 09:55
打破代码大模型训练瓶颈:微软&剑桥&普林推出MicroCoder,算法、数据、框架、训练经验全面升级

打破代码大模型训练瓶颈:微软&剑桥&普林推出MicroCoder,算法、数据、框架、训练经验全面升级

打破代码大模型训练瓶颈:微软&剑桥&普林推出MicroCoder,算法、数据、框架、训练经验全面升级

新一代代码模型的训练动态已与旧模型截然不同,主流强化学习方法和数据集在其上几乎“失效”。

来自主题: AI技术研报
10721 点击    2026-03-30 09:29
连续两篇 ICLR,南京大学林浩鑫将世界模型动力学推演推进到上千步

连续两篇 ICLR,南京大学林浩鑫将世界模型动力学推演推进到上千步

连续两篇 ICLR,南京大学林浩鑫将世界模型动力学推演推进到上千步

当世界模型越来越大,真正制约它走向「内部模拟器」的,未必是表征能力,而可能是动力学建模。

来自主题: AI技术研报
8010 点击    2026-03-30 09:29
CVPR 2026 | BiMotion:用 B 样条曲线重新定义 3D 角色运动生成

CVPR 2026 | BiMotion:用 B 样条曲线重新定义 3D 角色运动生成

CVPR 2026 | BiMotion:用 B 样条曲线重新定义 3D 角色运动生成

当你希望 AI 将 "士兵举起手臂,向后倾身,然后身体向前扑倒" 这段文字转化为一段 3D 角色动画,现有大多数方法给出的答案是:一段摇摇晃晃、语义残缺的短片段。这并非模型能力不足,问题的根源在于将运动表达为逐帧离散序列这一根本性的设计决策。

来自主题: AI技术研报
7714 点击    2026-03-30 09:28