DeepSeek最新研究论文《Inference-Time Scaling for Generalist Reward Modeling》提出了一种创新方法,通过推理时缩放技术优化奖励模型,从而引导更强大的推理模型生成。该技术标志着这家中国初创公司的一项战略布...
Read MoreMeta最新发布的Llama 4模型通过创新性的混合位置编码策略,实现了超过1000万tokens的上下文处理能力。该技术核心在于交替使用无位置嵌入(NoPE)和旋转位置嵌入(RoPE),在保持计算效率的同时显著扩展了上下文窗口...
Read More最新研究发现,当前广泛应用的CLIP(Contrastive Language-Image Pretraining)多模态模型存在严重的安全隐患。根据arXiv最新论文披露,攻击者通过数据投毒(poisoning)方式植入后门,仅需污染0.5%的训练数据即可实...
Read MoreMetaLoRA通过引入元学习原理的动态参数生成机制,显著提升了基于LoRA(Low-Rank Adaptation)的微调策略的灵活性和任务感知能力。这一技术突破解决了传统LoRA方法在跨任务适应性上的局限性,通过动态生成低秩矩阵参...
Read More近期发表在arXiv上的研究论文提出了一种名为CellVTA的创新方法,该方法通过引入基于CNN的适配器模块,将高分辨率空间特征注入到基于视觉Transformer的模型中,显著提升了细胞实例分割的精度。这一技术突破在多个基准...
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Read More强化学习(RL)领域长期存在一个关键问题:是否需要一个足够强大的基础模型来支持涌现式推理能力的形成?最新研究Open-Reasoner-Zero通过系统性实验验证了基础模型对RL推理的重要作用。该研究在多种规模化的RL训练场...
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