南洋理工&普渡大学提出CFG-Zero*：在Flow Matching模型中实现更稳健的无分类器引导方法
全面提升 Flow Matching 框架下生成图像/视频的细节保真度、文本对齐性和稳定性。
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从零搭一套可复现、可教学、可观察的RL for VLM训练流程，我们试了试
一场关于RL Scaling的重新思考。
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首次将基于规则的强化学习（RL）应用到了 GUI 智能体领域。
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基于强化学习的查询优化系统，训练大语言模型改进原始查询，以提高检索效果。
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AI是泡沫还是未来？斯坦福用400页报告梳理AI发展。
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大家翘首以盼的Llama 4，用起来为什么那么拉跨？
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高质量指令对齐数据与类R1强化学习方法相结合。
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Q-Insight将评分视作一种引导信号，促使模型深度思考图像质量的本质原因。
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它接入了 DeepSeek 满血版，支持论文图谱、一键直达引文、自定义知识库问答……
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采用了双重视觉联合词表（DualViTok）和扩散解码器的创新设计，显著提升了语义理解和高保真图像生成能力
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本文介绍了 FoundationStereo，一种用于立体深度估计的基础模型，旨在实现强大的零样本泛化能力。
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