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关键词: AI,模型训练,GSPN,人工智能

视觉注意力机制，又有新突破，来自香港大学和英伟达。

关键词: ViSA-Flow,机器人训练,模型训练,具身智能

第一作者陈昌和是美国密歇根大学的研究生，师从 Nima Fazeli 教授，研究方向包括基础模型、机器人学习与具身人工智能，专注于机器人操控、物理交互与控制优化。

关键词: AI,模型训练,RaML,人工智能

近年来，大语言模型（LLM）以其卓越的文本生成和逻辑推理能力，深刻改变了我们与技术的互动方式。然而，这些令人瞩目的表现背后，LLM的内部机制却像一个神秘的“黑箱”，让人难以捉摸其决策过程。

关键词: AI,模型训练,IDEAL,人工智能

大幅缓解LLM偏科，只需调整SFT训练集的组成。

关键词: AI,模型训练,MTLA,人工智能

在大语言模型蓬勃发展的背景下，Transformer 架构依然是不可替代的核心组件。尽管其自注意力机制存在计算复杂度为二次方的问题，成为众多研究试图突破的重点

关键词: AI,模型训练,AI视频,人工智能

为什么语言模型能从预测下一个词中学到很多，而视频模型却从预测下一帧中学到很少？

关键词: AI,Adobe,Self Forcing,模型训练

游戏直播等实时渲染门槛要被击穿了？Adobe 的一项新研究带来新的可能。

关键词: AI,模型训练,强化学习,人工智能

为什么语言模型很成功，视频模型还是那么弱？

关键词: AI,模型训练,IDA-Bench,AI基准

给大模型当老师，让它一步步按你的想法做数据分析，有多难？

关键词: Evolutionary Search,模型训练,人工智能,EvoSearch

测试时扩展（Test-Time Scaling）极大提升了大语言模型的性能，涌现出了如 OpenAI o 系列模型和 DeepSeek R1 等众多爆款。那么，什么是视觉领域的 test-time scaling？又该如何定义？