团队选择继续训练LLM的路线
boknilev · x · 2026-07-04
团队借鉴其他多模态模型的经验,最终选择了第二条路线(继续训练现有LLM)。由于资源有限未能做完整的A/B测试,作者表示期待看到替代方案,并指出论文写作期间已有新方法出现。
「研究」频道最新
- DONIC 双手机器人追踪成功率 86.79%,远超此前 SOTA 的 9.43% — liuziwei7 · 2026-10-27
- 为什么没有更多 10M 上下文模型?研究者抛出注意力机制疑问 — agarwl_ · 2026-10-27
- 研究者吐槽:论文里 PSNR 低于 15dB 基本是用错了指标 — kwangmoo_yi · 2026-10-27
- Ortet 首批医疗评测:34 个开源模型 50 项任务,通用排名不够用 — thegautamkamath · 2026-10-27
- Scaling 拟合之争:Uncheatable 计入输出头 FLOPs,Paloma 剔除,最小档差距高达 65% — dlwh · 2026-10-27
- Marin 作者详解 scaling law 公式:难点在小模型阶段估渐近线 — dlwh · 2026-10-27