「选择性生成框架」共找到 3478 篇相关文章
AI“压力面”,DeepSeek性能暴跌近30% | 清华&上海AI Lab
上海人工智能实验室等团队设计REST框架,在一个prompt里抛多个问题模拟多任务推理场景。测试发现即便顶级模型如DeepSeek - R1在“高压”下准确率也骤降,该框架能揭示模型差异,为评测提供新范式。
Anthropic 技术栈里的「五宗罪」由何而来?
Anthropic的Claude模型升级后,用户却觉得不好用。X上帖子指出其存在文本和代码标记、模型能力、定价、长上下文等问题,这些问题卡在生成、计算、上下文和Agent运行时的5个具体位置,导致各方面互相拖后腿。
Meta再推WorldGen,简单一句话,竟「盖」出50×50米一座城
Meta推出WorldGen,可根据文本提示生成可探索的3D世界。它融合多项技术,能生成50×50米完整纹理化场景,保持风格与几何一致。虽处于研究阶段,但成果可兼容主流游戏引擎,有降本增效潜力。
画数独、烧蜡烛都不翻车了?浙大&阿里让AI先三思再下笔|ACL 2026
当下视觉生成中,开源模型在逻辑推理生成任务上频频翻车,与闭源模型有差距。浙大与阿里团队提出Unified Thinker,将思考与执行解耦,构建数据集、采用创新算法,实验显示其有效提升逻辑执行准确度。
用Spring AI Alibaba把MultiAgent实现从5天压到5小时
Spring AI和Spring AI Alibaba新版本支持Multi - agent编排。文章展示基于Spring AI Alibaba实现Multi - agent,从原理到实战,给出示例代码,解决手写框架问题,对比两种编排方式优劣,强调选对框架可提升开发效率。
10个小模型并联跑赢GPT-4.1!无额外训练,方法仅4步
上海人工智能实验室等机构提出Avengers框架,无需额外训练,通过四步集结小模型优势。实验表明,其在15个数据集上平均得分超GPT - 4.1,还探究了框架有效的要素,对AI研究和开源社区意义重大。
港科广×腾讯联手打造《我的世界》神操作,400张截图就能让AI挖矿通关,成本降至5%|EMNLP 2025
港科广与腾讯联合团队提出VistaWise框架,将“跨模态知识图谱+轻量化视觉微调”引入开放世界智能体。实验显示其在“获取钻石”任务表现出色,成果被EMNLP 2025主会录用。该框架以低成本、跨模态为突破口。
DeepMind 发布超真实世界模型 Genie 3,AGI 向前一步
谷歌旗下DeepMind发布通用型世界模型Genie 3,可通过文本提示生成动态世界并实时交互,其生成内容物理一致性达分钟级。它功能丰富,也受业内好评,但有行动空间有限等局限,对迈向AGI意义重大。
上海交大DENG Lab提出「LatentUM」:Unified Model的真正「战场」在视觉推理与世界模型
上海交通大学 DENG Lab 提出的 LatentUM,尝试让统一模型把生成的视觉内容纳入推理闭环。它在多项任务上超越基线,其核心思路是生成与语言共享语义空间的离散 visual semantic tokens,模型含三大关键设计。
1.9K Star 微软开源TTS王炸!90分钟超长语音合成,4人对话自然切换!
在文本转语音(TTS)领域,生成长篇、多说话人的高质量音频一直是技术挑战。微软最新开源的VibeVoice TTS模型,可一次生成90分钟连续语音,支持4个不同说话人,还具备高效处理长序列等亮点特性。