「语义表征」共找到 254 篇相关文章
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。
锁死一致性!Vidu Q2「参考生」可算来了,新功能强到离谱,APP全面进化
生数科技Vidu Q2「参考生」功能全球正式上线,APP端全面改版。新上线「视频延长」功能,最长扩展5分钟,还在一致性、速度、成本等方面优化,在镜头语言、语义理解等表现出色,APP社交体验好。
更少的token生成更好的图!香港大学联合阶跃星辰等让AI绘画真正理解了再画
香港大学、阶跃星辰等用VFMTok新方法,让图像生成模型借用顶级视觉AI的眼睛看世界,实现更快、高质量图像生成,且无需复杂引导技巧。它改变图像理解方式,将像素死记硬背转为语义理解。
刚刚,千问杀入汽车座舱!阿里不止做超级APP,更要做超级入口
阿里AI助手千问被接入红旗汽车智能座舱,这是通用AI助手首次以完整形态登陆车载场景。千问能完成复杂语义理解和任务规划,还将拓展至更多硬件,阿里要把它打造成AI时代超级入口。
ICML 2026 | 大模型为什么算不对加法?南大团队提出等本位和轨迹,揭示LLM算术错误的几何机制
南大团队研究LLM在多操作数加法中的内部表征结构,发现算术状态呈高度结构化几何流形。提出等本位和轨迹与噪声量化模型,解释模型算错加法原因,还设计推理时纠错方法。
腾讯混元世界模型HY-World 1.5开源,24 FPS的实时交互世界建模
腾讯混元世界模型HY - World 1.5开源,实现24 FPS实时交互世界生成。它采用双重动作表征等技术,解决了长程生成问题,还通过强化学习等优化,在多方面表现出色,为具身智能场景模拟奠基。
ACL 2026|打破推理同质化!阿里达摩院新作让RLVR从重复采样走向有效探索
阿里达摩院智能决策团队提出面向RLVR后训练的探索增强框架I²B-LPO,改进rollout策略,在关键节点生成更具区分度的推理轨迹,结合信息瓶颈自奖励机制,在多个数学基准上提升准确率与语义多样性。
CVPR 2025 多模态大一统:斯坦福 x 复旦提出符号主义建模生成式任务
来自多机构研究团队提出基于符号化表征的生成任务描述框架,将符号化思维引入生成任务建模。实验证明,该框架在跨模态生成任务中表现出色,为推进生成式人工智能能力提供了成本效益高且可扩展的基础。
告别「只会相似度检索」:腾讯最新T-Mem让AI学会「联想回忆」
当前大语言模型长期记忆方案均基于相似度检索,存在结构性盲区,无法在无字面/语义相似时召回关联记忆。腾讯团队提出T-Mem,实现AI联想回忆,已被EMNLP 2026接收,代码开源并上线QQ AI伙伴。
最新研究揭示视觉模型与人脑的对齐机制
FAIR与巴黎高等师范学院通过训练自监督视觉Transformer模型(DINOv3),评估脑 - 模型相似性。发现模型大小、训练数据量和图像类型影响相似度,DINOv3学到的表征会逐步与人脑一致。