单token分类与视觉落地合成监督,助力EgoProactive挑战赛大规模组夺冠
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以语音克隆大模型为数据引擎,蒸馏出82M参数固定音色泰英双语端侧TTS
仅用15k合成积木题训练,LVLM域外空间推理全面超越空间专精模型
无需对话语料,仅凭评论、元数据与协同信号主动选择并用LLM合成对话即可训练有效CRS
4B步骤级护栏模型,以前缀对齐数据与Balance-GRPO校正防御偏置,ASR降77.3%
生成式语义场景补全
👍 3一套离散扩散框架身兼三职:合成配对数据、从噪声补全、一步修正冻结模型,达38.8% mIoU
用人工策划的体裁属性把故事种子扩展成50K条13体裁创意写作数据
把世界探索变成可复用轨迹数据源:一次离线渲染,多视角多外观多模态标注同步产出。
37个LLM的合成问卷受访者不敌无语言模型的copula基线,无法替代真人样本
仅用合规数据从头训练的10亿参数HRM模型,丹麦语新SOTA、英语媲美4B模型
面向长程终端任务的递归合成框架
👍 80递归地生成已验证的长程终端智能体训练任务,低成本可扩展
一个架构统一3D理解、生成、编辑与部件生成,87M数据驱动协同
冻结像素扩散主干,用合成样本训练轻量适配器,靠中间与最终预测之差自我引导采样。
提出GigaChat Audio,支持120分钟长音频的时间锚定问答与摘要
首个全合成长文档视觉理解基准,系统揭示VLM三类失败模式
ProCUA-SFT通过310万样本将CUA性能提升至45.0%
通过进化参考解决方案生成更难的编程任务,解决基准饱和问题
OCC-RAG:面向忠实问答的最优认知核心
👍 101用大规模合成数据训练专精小模型,攻克忠实上下文问答
用自生成多解数据做中段训练,显著提升后续强化学习
用纯合成数据训练图层分解模型,验证其可行性、规模效应与分布平衡性