
RewardMap: 通过多阶段强化学习解决细粒度视觉推理的Sparse Reward
RewardMap: 通过多阶段强化学习解决细粒度视觉推理的Sparse Reward近年来,大语言模型(LLMs)以及多模态大模型(MLLMs)在多种场景理解和复杂推理任务中取得突破性进展。
近年来,大语言模型(LLMs)以及多模态大模型(MLLMs)在多种场景理解和复杂推理任务中取得突破性进展。
都说苹果AI慢半拍,没想到新研究直接在Transformer头上动土。(doge) 「Mamba+工具」,在Agent场景更能打!
在金融、医疗等高度敏感的应用场景中,拜占庭鲁棒联邦学习(BRFL)能够有效避免因数据集中存储而导致的隐私泄露风险,同时防止恶意客户端对模型训练的攻击。然而,即使是在模型更新的过程中,信息泄露的威胁仍然无法完全规避。为了解决这一问题,全同态加密(FHE)技术通过在密文状态下进行安全计算,展现出保护隐私信息的巨大潜力。
会思考的机器才是革命 。中国人形机器人产业的手中,握着制造业的王牌,也卡着智能模型的瓶颈。
现有视觉语言大模型(VLMs)在多模态感知和推理任务上仍存在明显短板:1. 对图像中的细粒度视觉信息理解有限,视觉感知和推理能力未被充分激发;2. 强化学习虽能带来改进,但缺乏高质量、易扩展的 RL 数据。
给歌曲做MV,现在已经是一个AI就能搞定的时代了。 来,请欣赏用AI给神曲《八方来财》做的东方赛博朋克MV:
真正的科研利器诞生了!Claude生命科学版出世,搭载最强Claude Sonnet 4.5,实验基准碾压人类。不论是统计代码编写,还是文献总结,AI数小时搞定数月课题。
谷歌这回整了个大活儿!
甲骨文于上周发布全球最大云端AI超级计算机「OCI Zettascale10」,由80万块NVIDIA GPU组成,峰值算力高达16 ZettaFLOPS,成为OpenAI「星际之门」集群的算力核心。其独创Acceleron RoCE网络实现GPU间高效互联,显著提升性能与能效。该系统象征甲骨文在AI基础设施竞争中的强势布局。
你知道“支付宝”已经杀入AI医疗赛道了吧……