「信息质量」共找到 1264 篇相关文章
T2R-Bench发布:业内首个由表格生成报告工业基准
为解决大语言模型将表格信息转化为报告的难题,研究团队提出“表格到报告”任务,构建双语基准T2R - bench,其涵盖多垂域表格,还设计评价指标体系,实验显示大模型在该基准上提升空间大。
LLM会梦到AI智能体吗?不,是睡着了也要加班
新智元报道,Bilt部署数百万智能体,让AI在“睡眠”中整理记忆,评估互动,决定信息存储位置。AI记忆与人脑差距大,Bilt和Letta实验展现“主动智能”雏形,提高模型表现。行业也在突围AI记忆缺陷问题。
“分身术”来了!MANA创作者扶持计划带你走进MUMA Island的未来分身实验
文章介绍数字时代“分身术”,它是身份与叙事实验。从概念源流到技术支撑展开阐述,MUMA Island打造“三式分身”创作矩阵,MANA创作者扶持计划重视该项目,有前沿性、可复制性和社会价值,还公布活动信息。
AI图像水印失守!开源工具5分钟内抹除所有水印
一款名为UnMarker的去水印技术,能在5分钟内去除市面上几乎所有AI图像水印,谷歌HiDDeN已被完全破解,SynthID被攻破79%。它保持较高图像质量,已在GitHub开源,凭消费级显卡可本地部署。
超越人类标注,Meta提出CoT-Self-Instruct:如何用"推理式自进化"重塑LLM训练
大语言模型发展需海量高质量训练数据,传统人工标注困境重重,现有合成数据方法也有缺陷。Meta提出CoT - Self - Instruct,通过推理式自进化生成数据,实验证明其在多个任务上超越人类标注数据。
ACM MM 2025 | 小红书AIGC团队提出风格迁移加速算法STD
小红书AIGC团队提出风格迁移加速算法STD。现有一致性模型在风格化任务有缺陷,文章提出从部分噪声状态出发的训练框架STD,设计轨迹状态库减轻计算负担,引入非对称对抗损失增强风格一致性,实验显示其效果优。
6000 字,学不会退网!藏师傅Trickle AI保姆级Vibe Coding高级通关攻略
作者歸藏分享用 Trickle AI 做 AIGC 周刊信息聚合网站的教程,介绍开发方法,如提示词书写、Magic Canvas 功能、Edit 模式修改、数据库搭建、页面美化、加搜索功能及上线设置等,还指出开发范式迁移趋势并提建议。
Agent RL和智能体自我进化的关键一步: TaskCraft实现复杂智能体任务的自动生成
当前智能体训练缺高质量任务数据,主流数据集依赖人工标注,规模和复杂性受限。OPPO 研究院提出 TaskCraft 框架,能自动生成智能体任务,构建并开源含约 41,000 条任务的数据集,支撑智能体训练评估。
美团提出首个语音交互GUI智能体,端到端语音训练能力优于传统文本训练
美团和浙大联合推出GUIRoboTron - Speech,这是首个能利用语音指令和屏幕截图端到端决策的自主GUI智能体。它解决了文本依赖问题,团队经多步骤研发,其性能评估表现佳,还给出招聘信息。
DeepEval:LLM 应用评测不再玄学,让大模型评测像写单元测试一样简单
在大模型应用开发中,科学、自动化评测 LLM 输出质量是难题,人工评测效率低。DeepEval 是 Confident AI 团队开源的 LLM 评测框架,能用极简代码让评测像写 pytest 一样自然,内置多种评测指标,支持批量评测等。