均值至上假繁荣!北大新作专挑难题,逼出AI模型真本事
均值至上假繁荣!北大新作专挑难题,逼出AI模型真本事大模型后训练的痛点:均值优化忽略低概率高信息路径,导致推理能力停滞。RiskPO双管齐下,MVaR目标函数推导梯度估计,多问题捆绑转化反馈,实验中Geo3K准确率54.5%,LiveCodeBench Pass@1提升1%,泛化能力强悍。
来自主题: AI技术研报
6133 点击 2025-10-25 14:32
大模型后训练的痛点:均值优化忽略低概率高信息路径,导致推理能力停滞。RiskPO双管齐下,MVaR目标函数推导梯度估计,多问题捆绑转化反馈,实验中Geo3K准确率54.5%,LiveCodeBench Pass@1提升1%,泛化能力强悍。
本文介绍并开发了一种自回归生成多视图图像的方法 MVAR 。其目的是确保在生成当前视图的过程中,模型能够从所有先前的视图中提取有效的引导信息,从而增强多视图的一致性。