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摘要： 當前大語言模型（LLM）雖能力突飛猛進，卻難逃“知識靜態滯后”與“專業內容幻覺”兩大痛點。在法律、醫療等強合規場景中，這幾乎是“致命缺陷。而 RAG（檢索增強生成）框架雖能通過融合外部知識庫破解此困，卻在落地時遭遇新瓶頸：有限硬件資源下，如何實現高效、低延遲推理？ 在此背景下，以LightLLM 為 閱讀全文
posted @ 2025-10-30 14:36 Lab4AI大模型實驗室 閱(yue)讀(9) 評論(0) 推薦(0)
摘要： 【每日Arxiv熱文】北大新框架 Edit-R1 炸場！破解圖像編輯 3 大難題，雙榜刷 SOTA 當前基于指令的圖像編輯雖借助擴散模型取得進展，但仍面臨挑戰，本研究突破SFT范式的泛化性與可控性限制，解決擴散模型結合 RL 時的策略優化偏差問題。 閱讀全文
posted @ 2025-10-29 11:37 Lab4AI大模型實驗室 閱讀(121) 評(ping)論(0) 推薦(1)
摘要： 【每日Arxiv熱文】還在為視頻編輯發愁？港科大&螞蟻集團提出Ditto框架刷新SOTA！ 【01 論文概述】 論文標題：ScalingInstruction-BasedVideoEditingwithaHigh-QualitySyntheticDataset 作者團隊：香港科大、螞蟻集團、浙江大學、東北大學 發布時間：2025 年 10 月 17 日 論文鏈接：//arxiv 閱讀全文
posted @ 2025-10-27 17:40 Lab4AI大模型實驗室 閱讀(du)(108) 評論(0) 推薦(1)
摘要： 【項目復現上新】Karpathy大神開源GitHub高分項目NanoChat！僅用100美元+8000行代碼手搓ChatGPT 10月13日，AI領域大神AndrejKarpathy發布了自己的最新開源項目。截至當前，GitHub項目上已經達到29.1KStar。 閱讀全文
posted @ 2025-10-22 11:47 Lab4AI大模型實驗室 閱(yue)讀(23) 評論(0) 推薦(0)
摘要： 【Github熱門項目】DeepSeek-OCR項目上線即突破7k+星！突破10倍無損壓縮，重新定義文本-視覺信息處理 DeepSeek團隊于10月20日開源的DeepSeek-OCR，以“上下文光學壓縮”為核心突破，重新定義了OCR（光學字符識別）的效率邊界。 閱讀全文
posted @ 2025-10-22 10:54 Lab4AI大模型實驗室 閱讀(du)(56) 評論(0) 推薦(0)
摘要： 原來用聊天記錄就可以創造數字分身！WeClone項目在Lab4AI平臺上的復現 通過給大模型喂我們的聊天記錄，就可打造出我們的數字分身，當前爆火的Weclone項目采取的就是這種做法。 閱讀全文
posted @ 2025-10-21 18:59 Lab4AI大模型實驗室 閱讀(16) 評論(0) 推薦(0)
摘要： 10.7萬條軌跡+4大機器人構型！RoboMIND開源數據集破解機器人通用操作難題 開發魯棒且通用的操作策略是機器人領域的關鍵目標。為實現有效的泛化能力，構建包含大量演示軌跡和在復雜真實環境中完成多樣化任務的綜合數據集至關重要。 閱讀全文
posted @ 2025-10-20 18:57 Lab4AI大模型實驗室 閱(yue)讀(du)(28) 評論(0) 推薦(0)
摘要： 【每日Arxiv熱文】ICLR2026 ！SAM3重磅來襲：能“聽懂人話”的分割模型，性能狂飆2倍！ 1.論文概述 論文標題：SAM3: Segment Anything with Concepts 作者團隊：Anonymous authors 發布時間：ICLR2026 論文鏈接：//openreview.net/pdf?id=r35clVtGzw 👉Lab4AI 大模型實驗室鏈接： 閱讀全文
posted @ 2025-10-17 16:50 Lab4AI大模型實驗室 閱讀(47) 評論(0) 推薦(0)
摘要： 【論文復現上新】NeurIPS 2023! 經典論文！ DPO：你的語言模型，其實就是個獎勵模型 | 強化學習 | 微調策略 01 論文概述 論文名稱： Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model —— DPO：你的語言模型，其實就是個獎勵模型 論文鏈接：//arxiv.org/pdf/2305.1 閱讀全文
posted @ 2025-10-16 17:17 Lab4AI大模型實驗室 閱(yue)讀(16) 評論(0) 推薦(0)
摘要： 7M參數，干翻巨無霸LLM！這款超小遞歸模型（TRM），在ARC-AGI上證明了“少即是多” TRM僅使用一個超小的2層網絡（7M參數），通過更直接、完整的遞歸和深度監督機制，在多個基準測試上顯著超越了HRM和許多主流LLMs。其最引人注目的成果是在ARC-AGI-1上達到45%的測試準確率，超過了參數量是其數百萬倍的LLMs。 閱讀全文
posted @ 2025-10-16 15:40 Lab4AI大模型實驗室 閱讀(31) 評論(0) 推薦(0)