通过将基于组内的决策动态直接纳入标准的PG方法，GPG简化了训练过程，并显著减少了计算开销，而不削弱模型效果。这一突破为训练能够进行复杂推理的先进LLM提供了更高效的框架，从而为更具资源效率和可扩展性的人工智能系统做出了贡献。GPG开创性地从底层重构强化学习训练框架，仅需优化原始目标，解决已有方法偏差，提高训练效率。：首次揭示现有方法的奖励偏差问题，提出轻量化且高精度的梯度估计方案，显著提升策略稳

我们将分别介绍这些模块。这一优势主要归功于我们采用的基于Point Transformer的网格编码器，它能够有效区分不同身体部位的特征，从而生成更加精确的蒙皮权重分布，最终实现更高质量的网格变形效果。在这个过程中，我们确定粗略的三维骨架，通过计算每条射线与网格表面的交点，并使用每个三维粗略关节的第一次和最后一次交点的中点来得到结果。我们推出了一种创新的自动绑定算法，我们方法的核心模块包括：a）先

此外，我们集成了一个运动强度调制模块，显式控制表情和身体运动的强度，使肖像运动的操控不仅限于唇部动作。然而，自然说话头生成不仅需要关注与音频直接相关的唇部运动，还需关注与音频特征弱相关的其他面部组件和身体部位的运动（如眉毛、眼睛和肩膀）。为了解决这些限制，我们提出了一种新颖的框架，利用预训练的视频扩散变换模型生成高保真、连贯的说话肖像，并具备可控的运动动态。在与Hallo3的对比中，Hallo3的

集团内部有多个微调训练的平台，譬如openLM， 魔搭平台的SWIFT等，集团外部有LLaMA-Factory，利用服务端共享的GPU集群进行训练，支持多种先进的微调算法和模型，适用于参数量大的复杂模型训练任务，但是对简单模型训练任务，希望在单机有限GPU资源下完成，并且缩短训练周期，基于这个考虑，选择了unsloth高性能训练框架。把代码知识图谱，分片存入向量数据库，通过RAG进行匹配查找，会存

我们团队自研的MVPainter系统，作为业内首个全流程开源的3D贴图生成方案，仅需一张参考图与任意白模，即可自动生成对齐精确、细节丰富、具备PBR属性的高质量贴图，全面提升3D内容生产效率与真实感表现，助力构建标准化、智能化的三维视觉基座。高质量数据构建与筛选流程：我们提出了一套自动化的数据筛选与增强Pipeline，针对公开3D数据中普遍存在的纹理缺失、光照，视角单一等问题，设计了贴图质量过滤

写在前面low-code大旗之下，各式各样的低代码平台熙熙攘攘：应用场景：PC中后台、移动H5、小程序，也有React Native等跨端；核心功能：UI编排、（逻辑）流程编排，甚至服务...

对于导航/定位地图而言，主要需要从众包数据中提取场景中对导航和定位重要的少量的稳定的信息，实景地图包含显著更多的细节，端云交互可以以更高效的隐式表达进行(类似Nerual Map)，场景中的对象的几何和外观都可能发生显著的变化，这是实现大规模实景地图的众包渐进式构建与更新的核心难点。近年来，多模态大模型的兴起为这一领域提供了新的技术手段。这些技术的应用使平台和商家能够充分利用AI智能创作的能力，可

在技术栈设计上，除调用系统平台服务的部分使用原生语言（Java//OC//ArtTS）外，其他均使用跨平台语言，来实现最大限度的跨平台，其中对于高性能要求的能力（如地图引擎、基础库）使用C++实现，而对于高效率要求的能力（如前端页面）则使用JS实现。稳定性工作属于「流水不腐,户枢不蠹」。高德地图作为国民级应用，特别是出行场景的独特性，要确保在线导航高并发和交通安全级的超稳定性，这对技术团队提出异乎

集团内部有多个微调训练的平台，譬如openLM， 魔搭平台的SWIFT等，集团外部有LLaMA-Factory，利用服务端共享的GPU集群进行训练，支持多种先进的微调算法和模型，适用于参数量大的复杂模型训练任务，但是对简单模型训练任务，希望在单机有限GPU资源下完成，并且缩短训练周期，基于这个考虑，选择了unsloth高性能训练框架。把代码知识图谱，分片存入向量数据库，通过RAG进行匹配查找，会存

点击上方蓝字,关注高德技术！7月12日-7月14日，2019第四届全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR 2019）于深圳正式召开。7月14日的智慧城市专场，...