揭秘DeepSeek R1-Zero训练方式,GRPO还有极简改进方案
揭秘DeepSeek R1-Zero训练方式,GRPO还有极简改进方案其实大模型在DeepSeek-V3时期就已经「顿悟」了?
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其实大模型在DeepSeek-V3时期就已经「顿悟」了?
本文探讨基于树搜索的大语言模型推理过程中存在的「过思考」与「欠思考」问题,并提出高效树搜索框架——Fetch。本研究由腾讯 AI Lab 与厦门大学、苏州大学研究团队合作完成。
来自清华大学、哈佛大学等机构的研究团队提出了一种创新方法——4D LangSplat。该方法基于动态三维高斯泼溅技术,成功重建了动态语义场,能够高效且精准地完成动态场景下的开放文本查询任务。这一突破为相关领域的研究与应用提供了新的可能性, 该工作目前已经被CVPR2025接收。
澳大利亚国立大学团队提出了ARINAR模型,与何凯明团队此前提出的分形生成模型类似,采用双层自回归结构逐特征生成图像,显著提升了生成质量和速度,性能超越了FractalMAR模型,论文和代码已公开。
当你要求AI"帮我订一张去纽约的机票"时,它需要理解目标、分解步骤、适应变化,这个过程远比看起来复杂。UC伯克利的研究者们带来了振奋人心的新发现:通过将任务规划和执行分离的PLAN-AND-ACT框架,他们成功将智能体在长期任务中的规划能力提升了54%,创造了新的技术突破。
RAG工作发展时间线(2020年至今)。展示了RAG相关研究的三个主要领域:基础(包括RAG学习和RAG框架)、进阶和评估。关键的语言模型(GPT-3、GPT-4等)发展节点标注在时间线上。
全面评估大模型生成式写作能力的基准来了!
测一测现有AI生成视频是否符合物理运动规律!
任意一张立绘,就可以生成可拆分3D角色!
近年来,生成模型在内容生成(AIGC)领域蓬勃发展,同时也逐渐引起了在智能决策中的应用关注。