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知识类型视角切入,全面评测图像编辑模型推理能力:所有模型在「程序性推理」方面表现不佳

东南大学等团队提出KRIS - Bench,从知识类型视角对图像编辑模型推理能力评测。它分三大知识范畴、细化多种任务,设四维度评估指标,测10款模型,发现模型程序性推理等能力不足。

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眼馋苹果刚发布的液态玻璃效果?藏师傅教你提示词一键实现

苹果 WWDC2025 发布的液态玻璃效果引关注,虽卡片中心可读性差,但预计会被广泛使用。藏师傅探索出将其融入网页生成的提示词,介绍了在不同模型上的效果及提示词内容和使用注意事项。

歸藏的AI工具箱
开源动态7

FACTS 基准测试套件问世,用于评估大型语言模型的事实准确性

FACTS 基准测试套件由 FACTS 团队与 Kaggle 联合开发,基于原 FACTS Grounding Benchmark 增加三个新基准,可从四个维度评估大模型事实性。初步结果显示进展与挑战并存,多模态成难题。

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多模态推理新范式!DiffThinker:用扩散模型「画」出推理和答案

上海人工智能实验室等团队提出全新生成式多模态推理范式,发布模型 DiffThinker。它打破传统定式,以图像到图像生成任务重构推理过程,在多项复杂任务中表现优于顶尖闭源模型,有四大核心特性。

机器之心
开源动态8

100美元、8000行代码手搓ChatGPT,Karpathy最新开源项目爆火,一夜近5k star

AI大神Andrej Karpathy发布开源项目nanochat,可教你100美元自建ChatGPT,覆盖LLM训练和推理。项目有8000行代码,不到12小时获超4500 star,功能丰富,但他认为它不适合个性化应用。

机器之心
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GUI 精准定位新 SoTA:LASER 让模型从“看全图”走向“锁重点”

多模态大模型在高分辨率、元素密集的 GUI 场景易误判。苏州大学 OpenNLG 团队提出 LASER 方法,让模型学会主动推理,通过关键区域聚焦等提升定位精度,在基准测试中表现出色。

深度学习自然语言处理
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ICCV 2025 | 打造通用工具智能体的基石:北大提出ToolVQA数据集,引领多模态多步推理VQA新范式

北大团队提出ToolVQA数据集,用于提升基础模型工具使用能力。它含2.3万条样本,贴近真实需求。通过ToolEngine构建,涵盖多工具与任务领域。微调后模型表现佳,代码与模型已开源。

机器之心
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突发!字节开源 36B 模型Seed-OSS

字节跳动Seed团队开源Seed-OSS系列36B模型,用12T tokens训练,采用Apache-2.0许可证。该模型能灵活控制推理预算,有两个基座版本,Instruct版在多方面表现强劲,性能碾压OpenAI开源模型。

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不愁了!开源智能体Paper2Poster「一键生成」学术海报

2025年5月,滑铁卢大学等团队发布Paper2Poster系统,用大模型将论文自动生海报。它提出PosterAgent多智能体方法,分解析、规划、绘制优化三阶段,生成效果好且开源,不过也存在效率和创意不足问题。

机器之心
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GAIR Paper 107|高校联合腾讯发布 GameCraft-Bench:AI已能端到端开发游戏,Claude Opus 四成达到可玩水平

香港中文大学(深圳)等高校联合腾讯发布 GameCraft-Bench,旨在构建基于真实游戏引擎、产物完整可运行且能验证的 AI 游戏生成评测基准,解决现有基准难衡量端到端可玩性的问题,测试显示前沿模型在游戏生成上仍薄弱。

AI科技评论