将真实CVE转化为可执行数据训练OpenAegis,CyberGym通过率达58.1%
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以概念规模化与密集监督释放图像编辑的潜力
👍 50用千级细粒度概念库与组合式密集监督,刷新图像编辑SOTA并压缩训练样本需求1.5倍。
重构技能场景并以真实容器状态对齐工件,合成高密度可验证终端任务
用门控交叉注意力与轻量实时SFT实现"边看边说"的开源视觉语言模型家族
基于一年真实移动经验的设备端记忆基准与KEME数据合成框架,现有记忆系统远未达标
首个视频去反射闭环框架:物理增强合成配对数据、一步扩散去除模型与专用基准S2R-Bench
把第一人称人手操作视频转成1.86万小时机器人训练数据,提升VLA跨分布泛化。
基于验证合成数据的技能使用训练(SKT)
👍 30三阶段验证合成流水线,用2000技能生成2.7万轨迹训练LLM用好技能
用结构先于语言的事件图数据,让视觉证据真正驱动多轮搜索。
3B参数把内容审核统一成yes/no问答,策略自适应且刷新多模态SOTA
全自动流水线合成130万+多轮印度-英语混码对话,覆盖9种语言18种变体
用轻量代理与容器编排解耦训练与推理,让任意 harness 和环境直接接标准 RL 训练
用像素对扭曲流场从图像编辑样本实时生成视频编辑训练数据
构建大规模艺术文本合成数据集+支持任意形状输入的STR模型
提出智能体数据裁剪框架,将高熵原始多模态流转换为意图对齐的结构化训练数据
结构化能力规范+多阶段验证构建高质量终端代理训练数据
利用奖励方差检测能力边界,动态合成高质量多轮工具使用训练数据
提出实体锚定脚本+线索引导QA两阶段自动数据引擎,构建10万条跨模态长程推理样本。
提出抗捷径的数据合成框架,通过控制捷径风险训练更强大的深度搜索代理
ADR框架通过原子分解重组生成高质量可验证代码任务,突破RLVR数据瓶颈