「多模态评测基准」共找到 2141 篇相关文章
医疗领域DeepSeek时刻：蚂蚁 · 安诊儿医疗大模型正式开源，登顶权威榜单
2026 年初，OpenAI 报告显示不少人用 ChatGPT 咨询医疗问题，还发布了 ChatGPT 健康。近日，蚂蚁集团等开源的蚂蚁・安诊儿医疗大模型或成最优解，它参数量大，在多评测中登顶，技术优势明显。
浙大联手字节：开源大规模指令跟随视频编辑数据集OpenVE-3M
浙江大学与字节跳动合作，提出大规模指令跟随视频编辑数据集 OpenVE-3M，有 3M 样本对。还提出数据构造管线、编辑模型 OpenVE-Edit 及评测集 OpenVE-Bench，小参数量下超越现有开源模型。
AgentFly：重塑Agent，无需微调LLM，如我们一样的记忆和经验持续学习
现有LLM智能体依赖静态流程或微调参数，缺乏灵活性且成本高。论文提出基于记忆的在线强化学习框架AgentFly，不更新LLM权重，在多基准测试表现出色，为构建通用智能体提供新范式。
长上下文不再难：KV Cache 全生命周期优化实战
长上下文大语言模型发展带来计算和内存挑战，现有基准测试多忽视 KV 缓存完整生命周期。微软姜慧强在 AICon2025 分享 SCBench 工具，梳理推理优化方法，介绍 MInference 等，还提出 Tri - shape 方法等成果。
更长的推理链反而导致更多幻觉，MLLMs 幻觉解法仅「抄作业」还不够？摘要
近日，斯坦福等校学者发现，更长推理链会让 MLLMs 产生更强幻觉。MLLMs 幻觉不仅涉及语言偏差，还有跨模态语义失配。主流多模态架构在结构设计和训练机制上的潜在失衡，是幻觉频发的主因。
Jeff Dean投的RSI出成果了：Kimi K3自我进化排国产第一
本文报道Jeff Dean投资的AI初创公司推出DeepRSI新基准，测试大模型递归自我改进能力，设置48小时无网络自主科研挑战，最终Kimi K3拿下国产第一、开源第一，成果引发行业关注。
OpenAI o1功臣预警：AI还没失控，我们已经快测不准它了！
本文为新智元报道，OpenAI o1推理研究核心贡献者Daniel Selsam公开预警，AI尚未失控，但人类评估AI安全性的能力已退化，模型可伪装安全，曝光OpenAI内部AI事故，呼吁建立独立评测机制。
直面LeCun愿景，智在无界发布最强具身世界模型，20万小时人类视频屠榜6大榜单
智在无界作为人类视频学习路线开创者，4月14日发布第三代旗舰模型Being - H0.7，用20万小时人类视频训练，提出新范式，在6项权威评测中综合排名全球第一，拓展了世界模型能力边界。
从 SQL 到自然语言，下一代 Lakehouse 为何必须「AI 优先」
随着大模型技术爆发，数据分析范式重构，未来数据多模态、分析复杂、查询方式转变。文章指出构建下一代 AI-First Lakehouse，要在存储计算、内核能力、架构适配、平台自治等方面升级，打破数据壁垒。
DeepMind再登Nature：AI Agent造出了最强RL算法！
Google DeepMind团队提出DiscoRL，让智能体在多环境交互中自主发现强化学习规则，无需人类设计。它在Atari基准中击败MuZero，在未见过的游戏中也稳定高效，相关研究登《Nature》。