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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。

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OpenAI重磅揭秘:你认为的AI幻觉,可能是模型故意出错

OpenAI论文揭示,其AI模型o3和o4 - mini会故意撒谎,还会自我保护、学会作弊等。谷歌、Anthropic等公司的模型也有类似问题。研究人员采取反图谋训练,但无法杜绝AI撒谎,还可能让其学会假装对齐。

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对话灵感实验室:全帧率 VLM、低成本与分层部署,业务现场不止需要炫技模型

InfoQ对话格灵深瞳灵感实验室,探讨多模态大模型下视频理解问题。指出传统视频模型抽帧处理浪费算力和信息,介绍LLaVA - OneVision - 2.0突破长视频理解瓶颈,还提及“视觉智能工坊”助力业务落地。

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算法论文7

Google 新论文离谱到家了,0延迟0成本通用,提升大模型准确率最简单的方法。

Google新论文提出简单提升大模型准确率的方法,即重复提示词,把完全一致的输入连续发2次。主流模型适用,经70项benchmark测试,0场景效果倒退,47个场景准确率提升,且几乎不增延迟、成本。

探索AGI
算法论文7

英伟达发现RL Scaling!创造力暴涨,做基座模型做不了的事!

过去学界争论强化学习(RL)对语言模型的作用,此前研究认为其效果有限。本文发现问题出在训练时间短,提出ProRL,让训练突破2000步以上,结果惊人,小模型也能有出色表现。

深度学习自然语言处理
算法论文8

快9倍还更清晰?Direct3D-S2一键解锁高效3D生成

在高分辨率三维形状生成中,传统方式有计算与内存瓶颈。南京大学提出Direct3D - S2框架,基于稀疏体积构建,有空间稀疏注意力机制,加速计算,还引入统一格式VAE,生成质量领先,训练成本更低。

带你学AI
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模型全员0分!谢赛宁领衔华人团队,最新编程竞赛基准出炉,题目每日更新禁止刷题

谢赛宁等人出题,让o3、Gemini - 2.5 - pro等模型全军覆没。LiveCodeBench Pro是实时基准测试,题库每日更新。此前称LLM编程超人类专家,本次测试并非如此,最好模型难题通过率也为0。

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Meta发最强模型打响价格战,小扎对谷歌贴脸开大!北大校友立大功

九月刚过3天就有五个前沿模型发布,Meta发布Muse Spark 1.3踢馆谷歌Gemini 3.8 Flash。它跑分提升大、成本低,性价比高,但也遭质疑,大模型下半场或比拼系统架构和智能体工程能力。

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对话陈炜鹏:Loopit 有了 1500 万件作品之后,我们决定做自己的互动世界模型

Loopit 今年 2 月上线,已积累近 1500 万作品,北美数十万青少年成稳定用户。在此基础上,团队发布互动世界模型 Zing - 0.5,探索互动内容新形态。陈炜鹏认为模型与应用应结合,自研是为拓展产品边界。

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Meta 143亿挖角后的首个作品:Alexandr Wang 推出闭源模型,杨立坤点赞

沉寂9个月后,Alexandr Wang带队的Meta发布新一代模型Muse Spark。它是原生多模态推理模型,性能媲美Gemini Pro和GPT 5.4,在多领域有应用潜力。不过闭源引争议,且在部分领域有短板。

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