「评估方法」共找到 2123 篇相关文章
端到端语音模型:从语音表征到模型架构
本文整理自阶跃星辰语音模型负责人杨学锐在2025年QCon全球软件开发大会的分享。介绍大模型对语音技术的重塑,涵盖识别、合成等方面;阐述端到端语音模型构建,涉及表征、架构、训推和任务;还提及模型评估方法。
SEO是什么?SEO一般指搜索引擎优化
搜索引擎优化(SEO)是通过分析搜索引擎排名规律,优化网站内容,提高自然排名的技术。它关乎网站能否在行业内占据领先地位,获取品牌收益。但SEO方法有黑白帽之分,选择不慎可能面临搜索引擎惩罚。
苹果ASM投放的两种方式,竞价原理与机制
苹果ASM投放模式的选择对广告效果至关重要。Basic模式适合预算有限且缺乏投放经验的开发者,操作简单但数据报告不详尽。Advanced模式则适合专业团队,提供更精准的用户定位和详尽的数据报告,以便随时调整广告策略。
无需NeRF/高斯点后处理,视频秒变游戏模型成现实!新方法平均每帧仅需60秒 | ICCV 2025
KAUST团队提出全新方法V2M4,能从单目视频直接生成高质量、显式的4D网格动画资源。该方法构建多阶段流程,涵盖相机轨迹恢复等关键步骤,平均每帧约60秒,比现有方法显著提速,论文已被ICCV 2025接收。
“心内推理”:一种动态多模态潜在空间推理范式 | 直播预约
当前多模态大模型推理效率低、稳定性不足。本次分享将介绍DMLR,它无需额外训练,仅在推理阶段生效,通过在潜空间优化潜在思考token、引入关键视觉信息,实现高效稳定的多模态推理。
SeePhys Pro:重新审视多模态物理推理中的视觉理解与训练收益
来自中山大学等的研究者提出SeePhys Pro,是面向多模态物理推理的细粒度评测与训练诊断框架。发布了benchmark、训练集等,测评显示当前模型在信息模态转变时不稳定,为模型评测和训练研究提供基础。
NeurIPS 25 | GRPO进阶版来了,GVPO重构大模型后训练范式
大模型后训练越发关键,GRPO 有缺陷。作业帮与香港科技大学(广州)团队在 NeurIPS 2025 提出 GVPO 方法,解决 GRPO 稳定性难题,理论有最优解保证,实验表现超现有方法。
RSS 2025|从说明书学习复杂机器人操作任务:NUS邵林团队提出全新机器人装配技能学习框架Manual2Skill
新加坡国立大学邵林团队提出 Manual2Skill 框架,利用 VLMs 将说明书视觉指令转化为机器人装配技能,含层级化装配图生成、分步骤位姿估计、动作生成与执行三阶段,实验验证其在多场景的有效性。
预测误差仅0.26mm,中科院自动化所×灵宝CASBOT团队让机器人提前“知道你要干嘛”
中科院自动化所与灵宝CASBOT提出DTRT方法获ICRA 2025录用。该方法利用Transformer和博弈论,将人类动态纳入长期预测,实验显示其预测精度和协作表现显著优于现有技术,有巨大应用潜力。
Claude code skills 怎么用来写作?
作者成峰分享用Claude Code的Skills功能写作的方法。先做写作准备,再用Skills辅助写作,介绍其优势、建立方法,最后排版发布。强调有效AI写作是让AI执行方法论,形成闭环。