腾讯AI Lab|让AI左右互搏，无需人类数据也能自学成才！
腾讯AI Lab|让AI左右互搏，无需人类数据也能自学成才！当前训练强大的大语言模型（LLM），就像是培养一个顶尖运动员，需要大量的、由专家（人类标注员）精心设计的训练计划和教材（高质量的标注数据）。
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7084 点击 2025-08-13 11:55
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当前训练强大的大语言模型（LLM），就像是培养一个顶尖运动员，需要大量的、由专家（人类标注员）精心设计的训练计划和教材（高质量的标注数据）。
近年来，大语言模型（LLM）已展现出卓越的通用能力，但其核心仍是静态的。面对日新月异的任务、知识领域和交互环境，模型无法实时调整其内部参数，这一根本性瓶颈日益凸显。
在今年三月份，清华 AIR 和字节联合 SIA Lab 发布了 DAPO，即 Decoupled Clip and Dynamic sAmpling Policy Optimization（解耦剪辑和动态采样策略优化）。
面对对抗攻击，具身智能体除了被动防范，也能主动出击！ 在人类视觉系统启发下，清华朱军团队在TPMAI 2025中提出了强化学习驱动的主动防御框架REIN-EAD。
长久以来我们都知道在Prompt里塞几个好例子能让LLM表现得更好，这就像教小孩学东西前先给他做个示范。在Vibe coding爆火后，和各种代码生成模型打交道的人变得更多了，大家也一定用过上下文学习（In-Context Learning, ICL）或者检索增强生成（RAG）这类技术来提升它的表现。
上海人工智能实验室等团队提出Lumina-mGPT 2.0 —— 一款独立的、仅使用解码器的自回归模型，统一了包括文生图、图像对生成、主体驱动生成、多轮图像编辑、可控生成和密集预测在内的广泛任务。
近年来，扩散模型在图像与视频合成领域展现出前所未有的生成能力，为人脸生成与编辑技术按下了加速键。特别是一张静态人脸驱动任意表情、姿态乃至光照的梦想，正在走向大众工具箱，并在三大场景展现巨大潜力
随着推理大模型和思维链的出现与普及，大模型具备了「深度思考」的能力，不同任务的泛用性得到了很大的提高。
GPT-oss放飞自我了？！居然出现了明显的幻觉行为。 在没有提示词的情况下，消耗超过30000个token凭空想出一个问题，还反复求解了5000多次？！
4D 空间智能重建是计算机视觉领域的核心挑战，其目标在于从视觉数据中还原三维空间的动态演化过程。这一技术通过整合静态场景结构与时空动态变化，构建出具有时间维度的空间表征系统，在虚拟现实、数字孪生和智能交互等领域展现出关键价值。