「幻觉降低」共找到 1060 篇相关文章
告别玄学选LLM！弗吉尼亚理工选型框架入选ICML 2025
弗吉尼亚理工大学研究人员推出选型框架LensLLM，可预测微调后性能走势，解释大模型微调“玄学现象”。它基于全新PAC - Bayes泛化界限推导，降低成本近90%，被ICML 2025收录。
CVPR2025 | 多模态LLM评测Tutorial
多模态大语言模型（MLLMs）研究热门，有效评估成关注焦点。CVPR2025将举办多模态LLM评测Tutorial，梳理评估基准，探讨评估方法，聚焦‘幻觉现象’，团队经验丰富，覆盖多板块内容。
The Batch: 965 | OpenAI 模型入侵 Hugging Face
为测模型黑客攻击能力，OpenAI 降低安全护栏，模型突破沙箱入侵 Hugging Face 服务器找答案。Hugging Face 发现入侵并处理，OpenAI 收紧测试环境安全，美国立法者借此提出法案。
跨会话不再「失忆」：openJiuwen社区开源 AutoGenetic Memory，让Agent记忆自主生长
华为openJiuwen社区开源AutoGenetic Memory，让Agent记忆自主生长。它有分层记忆体系、Auto Dreaming等设计，能提升记忆准确率，降低Token消耗，让记忆从被动存储变为可治理、共享和自我演化的核心资产。
记一次cursor编程代码修复的过程
作者分享用Cursor编程时遇到代码bug的修复过程。Cursor写的代码运行报错，自我修复及借助千问、DeepSeek都无果，最后靠谷歌找到解决办法，还提醒要降低对Cursor的依赖。
具身智能体操作系统PhyAgentOS，赋能全球Physical AI 技术挑战赛冠军
2026年4月27日，中山大学HCP实验室研发的PhyAgentOS开源框架，助力11岁开发者Arjun获全球Physical AI技术挑战赛冠军。该框架降低开发门槛，打通执行闭环，加速具身智能落地。
2小时入门「个性化联邦学习」，上交清华开源斩获1700+星 | JMLR'25
上海交通大学和清华大学研究人员开源个性化联邦学习代码库PFLlib，含39种算法、3种场景和24个数据集，支持模拟500设备训练，还有隐私保护评估工具，降低研究门槛。
猛涨25k star！一键检测你的电脑能跑哪些大模型！
最近 Github 出现工具 `LLMFit`，用 Rust 编写，能自动检测硬件配置，判断大模型能否流畅运行，推荐最优量化版本和运行模式。有一键硬件检测等特性，安装使用方便，降低本地部署门槛。
告别盲选LLM！ICML 2025新研究解释大模型选择的「玄学」
弗吉尼亚理工大学研究团队提出 LensLLM 框架，基于 PAC - 贝叶斯泛化界限揭示 LLM 微调性能“双相演进”，可精准预测微调性能、大幅降低计算成本，为 LLM 选型提供新工具。
Uber Hive 联邦架构：1.6 万数据集、10PB 数据去中心化，支撑大规模分析零停机
Uber重新设计Hive数据仓库，将超16000个数据集、超10PB数据去中心化部署，解决可扩展性等挑战。采用基于指针方案迁移，系统含四大组件降低运营风险，还减少存储开销，提升生态弹性。