标签： 全部 强化学习 扩散模型 大语言模型 基准测试 视频生成 视觉语言模型 世界模型 GRPO 多模态大模型 知识蒸馏 LLM智能体 多智能体系统 智能体 多模态学习 流匹配 具身智能 图像生成 基准评测 代码生成 LLM Agent 检索增强生成 注意力机制 机器人操作 多模态大语言模型 视频理解 可解释性 数学推理 图像编辑 多模态 机器人学习 RLVR 自监督学习 长上下文 后训练 Transformer 工具使用 对比学习 数据合成 视觉-语言-动作模型 推理加速 工具调用 LoRA 多模态推理 RAG 计算机视觉 LLM评估 信息检索 视觉推理 评测基准 高效推理 参数高效微调 扩散语言模型 自蒸馏 综述 Flow Matching 3D重建 模型压缩 自回归生成 持续学习 自回归模型
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少即是多：在LLM特征空间中合成多样数据

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用稀疏自编码器识别缺失任务特征，覆盖式合成少量高效数据，达到150倍数据量基线的性能

Zhongzhi Li, Xuansheng Wu, Yijiang Li, Lijie Hu, Ninghao Liu 2026-02-16
后训练 多样性度量 数据合成 特征覆盖 稀疏自编码器
✅ 已总结
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