「学习场景」共找到 3159 篇相关文章
The Batch: 896 | 教会模型说出真相
大型语言模型有时会隐瞒未遵守约束条件的事实。研究人员微调 GPT - 5 Thinking,使其违规时能‘自白’。通过强化学习训练,测试显示微调模型在多项评测中多能承认问题,自白机制可监控模型行为。
剪映前AI产品负责人创业多模态Agent,做懂上下文的007乙方,成立半月融资数百万美元
剪映前AI产品负责人廖谦创业,成立极致上下文公司,获数百万美元投资。公司首要打造面向营销场景的多模态Agent,中长期搭建AI信息表达系统,他认为当下是创业好时机,且无传统意义上的护城河。
蚂蚁开源 Ring-1T,成就推理、编程、通用智能三冠王
蚂蚁开源团队推出 Ring-1T 模型,它结合强化学习与多阶段推理机制,实现从‘模仿’到‘思考’的转变。该模型在多基准测试表现优异,其高性能得益于 IcePop、C3PO++、ASystem 三项关键技术。
国产 AI 昇腾推理不再高门槛?开源技术栈推理性能对比解析
文章聚焦昇腾 NPU 大模型推理,对比 MindIE 和 vLLM Ascend 推理性能。因 MindIE 使用门槛高,昇腾联合 vLLM 社区推出插件。实验用 GPUStack 平台,结果显示二者在不同场景各有优势,呼吁构建国产 AI 基础设施体系。
ICLR 2026|首个微观世界模型MicroVerse来了,AI开始模拟看不见的世界
过去两年,世界模型成为大模型演进重要方向,但现有模型多聚焦宏观世界。本文提出MicroVerse模拟框架,将研究边界拓展到微观尺度,还推出MicroWorldBench评测基准和MicroSim - 10K数据集,推动AI从视觉模拟迈向科学模拟。
谷歌Nano Banana全网刷屏,起底背后团队
谷歌开发者节目展示了Gemini 2.5 Flash Image模型,它能快速生成高质量图像、保持场景一致。文中起底背后团队成员,还介绍模型技术亮点、与Imagen对比及未来能力展望。
Omni-Effects:首个统一多特效生成框架
Omni-Effects是面向多样化定制视觉特效生成的统一框架,结合纯提示词驱动与空间感知提示,可精确控制特效位置。构建Omni - VFX数据集验证其有效性,在复杂场景有高鲁棒性。
Feed-Forward 3D综述:三维视觉如何「一步到位」
这篇由12所机构联合撰写的综述论文,总结2021 - 2025年间数百项创新工作,建立Feed - Forward 3D方法谱系与时间线,介绍五大技术分支、应用场景、评测指标与结果,还指出未来挑战与方向。
2025,大模型文档解析(OCR)年终盘点
2025年6月以来文档解析方法快速增长,有10余种。按“技术路线 + 工程形态”可归为4大类:传统级联流水线、轻量多模态两段式、通用多模态大模型一段式、轻量多模态一段式,各有优劣,4条路线覆盖所有OCR落地场景。
数学的上帝粒子!一个运算符能导出所有基本函数
波兰雅盖隆大学的Andrzej Odrzywołek在论文中指出,仅用一个叫EML的二元运算符加常数1,就能推导科学计算器上所有基本函数,还可能为机器学习符号回归提供新思路。