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中山大学

GRPO训练不再「自嗨」！快手可灵 x 中山大学推出「GRPO卫兵」，显著缓解视觉生成过优化

GRPO训练不再「自嗨」！快手可灵 x 中山大学推出「GRPO卫兵」，显著缓解视觉生成过优化
论文第一作者为王晶，中山大学二年级博士生，研究方向为强化学习与视频生成；通讯作者为中山大学智能工程学院教授梁小丹。 目前，GRPO 在图像和视频生成的流模型中取得了显著提升（如 FlowGRPO 和 DanceGRPO），已被证明在后训练阶段能够有效提升视觉生成式流模型的人类偏好对齐、文本渲染与指令遵循能力。 在此过程中，重要性比值的 clip 机制被引入，用于约束过于自信的正负样本梯度，避免破坏性的策略更新，从而维持训练的稳定性。
11/13/2025 1:04:00 PM
机器之心
华为与中山大学眼科中心发布 ChatZOC 眼科大模型，服务效率提升 75%

华为与中山大学眼科中心发布 ChatZOC 眼科大模型，服务效率提升 75%
IT之家从中山眼科中心官方订阅号获悉，6 月 6 日（第 29 个全国爱眼日）中山大学中山眼科中心与华为技术有限公司合作构建的 ChatZOC 眼科大模型正式发布。据介绍，中山大学中山眼科中心是我国规模最大的公立眼科医院，是国家卫生健康委属委管唯一的眼科专科医院。▲ 中山眼科中心珠江新城院区2023 年 3 月，中山大学中山眼科中心率先发起 ChatZOC 眼科大模型的国产化研发，同年 12 月，与华为启动联合研发。ChatZOC 眼科大模型，以眼病诊疗知识库为基础，链接中山眼科中心大数据平台，结合最新眼科指南和文
6/7/2024 4:05:39 PM
沛霖（实习）
以前所未有的精度，预测超重核的衰变模式和半衰期，中山大学团队开发 AI 新方法

以前所未有的精度，预测超重核的衰变模式和半衰期，中山大学团队开发 AI 新方法
编辑 | 白菜叶有关超重区域核素衰变过程的信息对于研究118号元素 Oganesson 和「稳定岛」之外的新元素至关重要。中山大学的研究人员在理解超重核衰变过程方面取得了重大突破。他们提出了应用随机森林算法来研究超重区域不同衰变模式之间的竞争，包括 α 衰变、β-衰变、β 衰变、电子俘获和自发裂变。观察到的半衰期和主要衰变模式得到了很好的再现。该研究以「Random forest-based prediction of decay modes and half-lives of superheavy nuclei」
1/3/2024 2:57:00 PM
ScienceAI