如何在公众号上投稿_如何在公众号上投稿具体步骤
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监督学习也能反思?清华英伟达提出隐式负向策略爆炸提升数学能力NFT团队投稿量子位| 公众号QbitAI监督学习也能像强化学习一样进行“自我反思”了。清华大学与英伟达、斯坦福联合提出新的监督学习方案——NFT(Negative-aware FineTuning),在RFT(Rejection FineTuning)算法基础上通过构造一个“隐式负向模型”来额外利用负向数据进行训练小发猫。
单GPU搞定高清长视频生成,效率×10!引入Mamba机制突破DiT瓶颈LinGn团队投稿量子位| 公众号QbitAI视频生成模型太贵太慢怎么办？普林斯顿大学和Meta联合推出的新框架LinGen,以MATE线性复杂度块取代传统自注意力，将视频生成从像素数的平方复杂度压到线性复杂度，使单张GPU就能在分钟级长度下生成高质量视频，大幅提高了模型的可扩展性好了吧！
只改2行代码,RAG效率暴涨30%!可扩展至百亿级数据规模应用PSP团队投稿量子位| 公众号QbitAI只需修改两行代码，RAG向量检索效率暴涨30%!不仅适用于文搜文”、“图搜图”、“文搜图”、“推荐是什么。 如何发挥这项技术的真正潜力，让向量模型和向量数据库的组合真正跑出效果，关键在于——选对“度量空间”。尽管基于图的向量检索算法，如是什么。
大模型掌握人类空间思考能力!三阶段训练框架学会“边画边想”AntResearchNLP团队投稿量子位| 公众号QbitAI“边看边画，边画边想”，让大模型掌握空间思考能力，结果直接实现空间推理任务新SOTA。来自蚂蚁技术研究院自然语言组联合中科院自动化所和香港中文大学开源ViLaSR-7B。它在包括迷宫导航、静态图像理解和视频空间推理等5个基等我继续说。
大模型“拼好题”,45K数据撬动18%提升,数学问题拒绝死记硬背MathFusion团队投稿量子位| 公众号QbitAI当前数学领域的数据生成方法常常局限于对单个问题进行改写或变换，好比是让学生反复做同一道题的变种，却忽略了数学题目之间内在的关联性。为了打破这种局限，让大模型学会“串联”与“并联”知识，上海AI Lab、人大高瓴等团队联合提出后面会介绍。
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破解三大数据库AI难题!北大&亚马逊推出全球首个图中心RDB基模Griffin团队投稿量子位| 公众号QbitAI在企业系统和科学研究中普遍存在、结构复杂的关系型数据库(Relational DataBase, RDB)场景中，基础模型的探索仍处于早期阶段。这是因为RDB中的多表交互和异质特征，使传统通用大模型在此类结构化环境下难以直接发挥效能。基于此，北京大学还有呢？
分割/识别/解说一个模型搞定!3B参数刷新视觉理解SOTAPAM团队投稿量子位| 公众号QbitAI可以输出语义的「分割一切模型2.0」来了！一次交互，「分割+识别+解释+描述」全搞定，同时支持图像、视频和长视频，文本&Mask同时输出！由港中文MMLab、港理工、北京大学等机构开源的PAM(Perceive Anything Model)模型，能够在保留SAM2分割好了吧！
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视频扩散模型新突破!清华&腾讯实现保真3D生成,告别多视图依赖Scene Splatter团队投稿量子位| 公众号QbitAI三维场景是构建世界模型、具身智能等前沿科技的关键环节之一。尽管Hunyuan3D、Rodin-v1.5、Tripo-v2.5等生成模型已在三维生成领域取得显著进展，但其往往聚焦在物体级别内容生成，难以实现复杂三维场景的构建。清华大学联合腾讯提还有呢？
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全面评测图像编辑模型推理能力:所有模型在程序性推理方面表现差KRIS-Bench团队投稿量子位| 公众号QbitAI人类在学习新知识时，总是遵循从“记忆事实”到“理解概念”再到“掌握技能”的认知路径。AI是是什么。 真正让AI 明白“为什么会这样”和“接下来会怎样”。感兴趣的朋友可以戳下方链接获取更多细节项目地址：https://yongliang-wu.github.io/kris是什么。
60%情况下主流大模型没理解风险只是装懂!别被“安全答案”骗了BSA团队投稿量子位| 公众号QbitAI让推理模型针对风险指令生成了安全输出，表象下藏着认知危机：即使生成合规答案，超60%的案例中模型并未真正理解风险。换句话说，主流推理模型的安全性能存在系统性漏洞。针对此种现象，淘天集团算法技术-未来实验室团队引入「表面安全对齐」..
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