
蒸馏任何深度,仅用少量无标签数据就能实现单目深度估计新SOTA
蒸馏任何深度,仅用少量无标签数据就能实现单目深度估计新SOTA单目深度估计新成果来了!西湖大学AGI实验室等提出了一种创新性的蒸馏算法,成功整合了多个开源单目深度估计模型的优势。在仅使用2万张无标签数据的情况下,该方法显著提升了估计精度,并刷新了单目深度估计的最新SOTA性能。
单目深度估计新成果来了!西湖大学AGI实验室等提出了一种创新性的蒸馏算法,成功整合了多个开源单目深度估计模型的优势。在仅使用2万张无标签数据的情况下,该方法显著提升了估计精度,并刷新了单目深度估计的最新SOTA性能。
第四天,DeepSee发布包括三个主要项目: DualPipe- 一种用于 V3/R1 训练的双向流水线并行算法,实现计算和通信完全重叠; EPLB(Expert Parallelism Load Balancer) - 专为 V3/R1 设计的专家并行负载均衡器; Profile-data- 分析 V3/R1 中计算与通信重叠的性能数据集。
近日,上海 AI Lab 具身智能中心研究团队在机器人控制领域取得了最新突破,提出的 HoST(Humanoid Standing-up Control)算法,成功让人形机器人在多种复杂环境中实现了自主站起,并展现出强大的抗干扰能力。
在实际应用中,我们常常需要模型输出具有严格结构的数据,比如生物制药生产记录、金融交易报告或医疗健康档案等。这种结构化输出的需求在生物制造、金融服务、医疗健康等严格监管的领域尤为重要。
进入到 2025 年,视频生成(尤其是基于扩散模型)领域还在不断地「推陈出新」,各种文生视频、图生视频模型展现出了酷炫的效果。其中,长视频生成一直是现有视频扩散的痛点。
近日,Meta等机构发表的论文介绍了一种通过进化算法构造高质量数据集的方法:拒绝指令偏好(RIP),得到了Yann LeCun的转赞。相比未经过滤的数据,使用RIP构建的数据集让模型在多个基准测试中都实现了显著提升。
文章主要是实现了中英文版本的BM25算法(主要就是分词部分有区别),算法可能也有缺陷,恳请看见的大佬指点指点,虽然也有比我实现的要更优秀的第三方库,比如bm25s
算力需求比AdamW直降48%,OpenAI技术人员提出的训练优化算法Muon,被月之暗面团队又推进了一步!
不到10美元,3B模型就能复刻DeepSeek的顿悟时刻了?来自荷兰的开发者采用轻量级的RL算法Reinforce-Lite,把复刻成本降到了史上最低!同时,微软亚研院的一项工作,也受DeepSeek-R1启发,让7B模型涌现出了高级推理技能。
世界模型(World Model)作为近年来机器学习和强化学习的研究热点,通过建立智能体对其所处环境的一种内部表征和模拟,能够加强智能体对于世界的理解,进而更好地进行规划和决策。