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2025-04-02 talkingdev

[开源]SEED-Bench-R1:基于强化学习的视频理解新基准

腾讯ARC实验室最新发布的SEED-Bench-R1基准测试,为多模态大语言模型(MLLM)在复杂视频任务中的表现提供了系统评估框架。该研究重点关注强化学习(RL)和监督微调(SFT)等后训练方法,揭示了RL在视觉感知任务和数...

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2025-03-26 talkingdev

开源Dereflection Any Image:基于扩散模型的图像反反射新技术

近日,Dereflection Any Image(DAI)项目推出了一种基于扩散模型的图像反反射新技术,该技术利用高质量数据集和渐进式训练方法,显著提升了图像反反射的效果。反反射技术一直是计算机视觉领域的重要研究方向,尤其...

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2025-03-26 talkingdev

[论文推荐]Midjourney通过后训练提升大型语言模型的多样化创意写作能力

Midjourney近期发布了一项重要工作,旨在提升创意写作模型的多样性表现。该团队通过对一个较小的7B模型进行后训练,使其在创意写作任务中的表现超越了更大规模的开放和封闭模型。这一突破不仅展示了模型优化技术的潜...

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2025-03-17 talkingdev

Luma推出多模态模型预训练新方法:Inductive Moment Matching

Luma首席科学家宋嘉明,作为最早为扩散模型开发加速算法的先驱,近日发布了新的多模态预训练方法——Inductive Moment Matching(IMM)。这一新方法不仅超越了传统扩散模型在样本质量上的表现,还实现了10倍以上的效率...

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2025-03-06 talkingdev

FlowDec:基于条件流匹配的高质量音频压缩技术

近日,GitHub上发布了一款名为FlowDec的高质量音频压缩工具。FlowDec是一款全频带音频编解码器,采用条件流匹配(conditional flow matching)和非对抗性训练(non-adversarial training)技术,能够实现48 kHz高保...

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2025-02-27 talkingdev

LLM推理能力研究:System 2思维在大型语言模型中的应用

近期,一项针对OpenAI的o1/o3和DeepSeek的R1等推理型LLM的研究揭示了这些模型在逐步逻辑推理能力方面的表现。研究通过对比人类认知能力,对这些模型进行了基准测试。结果显示,尽管LLM在复杂任务中表现出色,但在需...

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2025-02-21 talkingdev

梁文峰与DeepSeek的开源AI探索之旅

梁文峰,一位对冲基金经理,推出了自筹资金的开源AI平台DeepSeek,该平台因其创新的LLM(如DeepSeek-R1)而迅速获得全球关注,这些模型可与OpenAI的模型相媲美。DeepSeek采用更具成本效益的训练方法,并兼容消费级硬...

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2024-07-17 talkingdev

DeRTa-提升LLMs安全性,解耦拒绝训练方法

近日,一种名为解耦拒绝训练(DeRTa)的新方法被提出,这种新方法通过解决拒绝位置偏差问题,进一步提高了大型语言模型(LLMs)的安全性调优效果。LLMs在各类应用场景中起着重要作用,安全性问题也因此变得尤为重要...

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