不平衡数据下对比学习的理论分析：从训练动态到剪枝解决方案
不平衡数据下对比学习的理论分析：从训练动态到剪枝解决方案对比学习已成为表征学习中的一种强大范式，能够在不依赖标签的情况下有效利用无标注数据。
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7491 点击 2026-03-11 15:03
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对比学习已成为表征学习中的一种强大范式，能够在不依赖标签的情况下有效利用无标注数据。
NUS、ZJU、UW、Stanford、CUHK 联合提出 「ThinkMorph」，主张让文字与图像在统一架构里「原生协作」、「共同演化」，而不是像当下大多数多模态模型那样，看完图像就闭上眼睛，后续完全靠文字链条推进。仅用 2.4 万条数据微调 7B 统一模型，视觉推理平均提升 34.74%，多项任务比肩甚至超越 GPT-4o 和 Gemini 2.5 Flash。
用「无本体数采」的方式训练具身模型，灵初智能的这条路径是 VLA 之后行业最热的方向之一。
2026，什么最火爆？
在 AI 视觉生成领域，扩散模型（DM）凭借其强大的高保真数据生成能力，已成为图像合成、视频生成等多模态任务的核心框架。然而，预训练后的扩散模型如何高效适配下游应用需求，一直是行业面临的关键挑战。
港科大团队提出音频生成统一模型AudioX，只需一个模型，就能从文本、视频、图像等任意模态生成高质量音效和音乐，在多项基准上超越专家模型。团队同时开源了700万样本的细粒度标注数据集IF-caps与可控T2A评测基准T2A-bench，并在该基准上大幅领先现有方法。论文已被ICLR 2026接收。
用OpenClaw挂机，抓取网页时频频翻车的烦人bug终于有解了。一个名为Scrapling的数据采集神器，几乎一夜之间就成了OpenClaw的“最强外挂”。这玩意儿不仅能穿透各种防爬虫的网页护盾，还能把网上杂乱的网页源码生扒下来，直接清洗成干净的结构化数据。
是不是经常纠结于 VLA（视觉 - 语言 - 动作）模型的训练技巧？面对层出不穷的 VLA 算法，是不是常常感到眼花缭乱，不知道哪种数据模态、训练策略最有效？ 别急，丰田研究院（TRI）和清华大学刚刚
面对 OpenClaw（龙虾）可能存在的「恶意利用用户数据和资金」的重大风险，Transformer 八子之一 Illia Polosukhin 出手了。今天，Illia Polosukhin 在 Reddit 上发了一则帖子，深谈了其使用 Rust 来构建安全版 OpenClaw 的心路历程，引起了热议。
Anthropic最新报告炸场了：调查显示，程序员75%的任务已被AI覆盖！客服、数据录入紧随其后。更可怕的是，这还只是开始，报告预警：AI对劳动力市场的影响，是一场长达十年的「温水煮青蛙」！