「稳定性提升」共找到 3010 篇相关文章
Fable5仅做对3.5%!大模型会看图,但还没有主动视觉
本文介绍了专门测量「主动观察」能力的视觉推理基准 ActiveVision,评测显示无外部工具时,大模型与人类准确率有近 9 倍差距,用工具后虽提升但仍远不如人类,还说明了其出题与避免取巧的方式。
工业级 LLM 数据工程:北京大学 DCAI 团队 DataFlow 框架的架构设计与实践
2026 年大模型研发从‘模型中心’向‘数据中心’演进,数据语义密度与工程精度成突破关键。北京大学 DCAI 团队推出 DataFlow 框架,解决数据准备难题,其技术报告登顶 Hugging Face。该框架有多种特性,实验验证其能提升模型性能。
杨植麟亲自发布,月之暗面最强模型Kimi K2.5开源
杨植麟发布月之暗面最强模型Kimi K2.5,经约15万亿视觉与文本混合数据预训练,有顶尖编程与视觉能力及智能体蜂群范式。在多基准测试表现优,成本低于对手,还能提升办公生产力。
你急它不急:GPT-5先判断,再决定「速答」还是「深想」
OpenAI副总裁Jerry Tworek透露,GPT - 5能判断问题难度,分配思考时间,决定何时停下。它升级了推理能力,有了时间感,采用受控思考机制,提升了复杂任务准确率,减少幻觉。其进化历经o1、o3到GPT - 5阶段。
2篇论文,最新上下文工程技术一次性讲透!
上下文工程技术持续火热,文章分享10月两篇相关论文。ACE让模型给自己写「战术板」,在多任务表现优;SA - ICL让LLM先搭框架再做题,在化学/物理准确率提升显著,还对二者做了横向对比。
Qwen全面升级非思考模型,3B激活、256K长文、性能直逼GPT-4o
Qwen全新非思考模型Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507上线,仅激活3B参数,性能媲美顶尖闭源模型。相比前代,推理、对齐和长文本处理能力大幅提升,在通用能力上也全面进步,适合复杂人机交互应用。
首届国产机器人足球赛,最忙的是担架
国内首个机器人主体足球赛在北京举行,四支高校战队用加速进化T1平台参赛,全程机器人自主行动。清华火神队夺冠,不过比赛中机器人失误多。主办方预计5年提升其水平,赛事目标是2050年机器人队夺世界杯。
突袭Cursor,Windsurf抢发自研大模型!性能比肩Claude 3.5、但成本更低,网友好评:响应快、不废话
当地时间5月16日,Windsurf推出首个AI软件工程模型家族SWE - 1。此系列含三款模型,性能比肩Claude 3.5且成本更低。开发者试用评价不错,但也指出存在幻觉问题。Windsurf旨在提升软件开发速度,后续将持续投入。
SentGraph:一句一句把多跳RAG“画”成图
传统RAG在多跳场景易‘断链’,因检索单元太胖、逻辑关系乱。SentGraph把检索单元缩到句,按逻辑画三层图。线下建图分拆句、找关系、架桥梁;线上推理有Anchor初选、精炼及路径扩展。实验提升显著,也有局限。
Meta超级智能实验室又发论文,模型混一混,性能直接SOTA
大语言模型训练依赖算力和时间,传统模型 Souping 多采用均匀平均。Meta 等研究者提出类专家 Soup(SoCE),利用基准测试类别构成选最优模型,非均匀加权平均,实验显示其提升了模型效果与稳健性,在排行榜获 SOTA 成绩。