「复杂图表理解」共找到 1674 篇相关文章
中美六大顶尖模型第一赛季实盘量化交易结果出炉:Qwen最后反超夺冠,GPT-5垫底「复盘」
Nof1机构发起Alpha Arena项目,让六个顶尖LLM在Hyperliquid交易所实盘量化交易。第一赛季已结束,Qwen夺冠、GPT - 5垫底。复盘比赛过程,发现模型行为差异大且操作有脆弱性,第二赛季筹备近尾声。
Eino ADK:一文搞定 AI Agent 核心设计模式,从 0 到 1 搭建智能体系统
大语言模型发展下,Agent成AI落地主流,但传统开发有痛点。Eino ADK为Go开发者提供智能体开发框架,解决核心难题,还介绍了Agent功能、ADK模式、构建方法及多Agent协作场景等。
天下苦VAE久矣:阿里高德提出像素空间生成模型训练范式, 彻底告别VAE依赖
当前主流图像生成技术训练范式依赖VAE,带来训练复杂、微调成本高的问题。阿里高德提出EPG,结合自监督预训练与端到端微调,去除对VAE依赖,在训练效率和生成效果上有突破。
开源即登榜!登顶全球前十AI编程智能体,UCL初创团队开源Prometheus
UCL初创团队EuniAI开源AI软件智能体Prometheus,在SWE - bench Verified上Pass@1达71.2%,成绩入官方主榜。它有图结构推理设计,能理解代码,成本低,官网有Demo展示其工程化能力。
DeepSeek开源新模型,提出上下文光学压缩:LLM的新记忆方式
DeepSeek开源OCR模型,探索用多少视觉信息让LLM理解文本。实验表明1000字文档约需100个vision tokens,压缩比10倍、准确率97%。还提出模拟人类遗忘等想法,有多种应用场景,且完全开源。
BesiegeField:LLM能否学会设计机器?
香港中文大学推出基于游戏《Besiege》的测试平台BesiegeField,探讨LLM能否学会设计机器。研究通过组合式机器设计视角,测试LLM,提出多智能体迭代设计流程等,发现LLM有挑战但并非不可实现,如Gemini 2.5 Pro表现不错。
如何改变AI研究范式?谷歌DeepResearch新方法TTD-DR原理与实现 | 原理篇
谷歌提出新的DeepResearch方法TTD - DR,它模拟人类研究范式,将Agent起草的初稿视为‘含噪声输出’,经多轮检索 - 改进使初稿成高质量终稿,还引入自进化机制,测试显示其在复杂任务上领先。
EMNLP2025 | 解耦视觉与推理,港大探索视觉语言模型"眼智分离"新范式
当前大视觉语言模型处理复杂推理任务时,常过分依赖语言知识,忽视图像关键信息。港大等团队提出ProReason框架,其蒸馏的ProReason - VL和ProReason - Q3模型性能提升显著,为LVLMs发展提供方向。
LeCun团队开源首个代码世界模型:能生成代码还能自测自修!传统编程模型一夜成古典
Meta FAIR推出全球首个代码世界模型CWM,它能生成代码、理解语义,还‘懂得’代码执行,能模拟运行过程。在多个代码与推理任务表现出色,开源代码、训练细节等,不过目前仅支持Python。
EMNLP 2025 | T2R-bench: 业内「首个」工业级表格生成报告评测基准
中国电信人工智能研究院推出业内首个面向真实工业场景的“表格到报告”基准T2R-bench,涵盖多领域真实表格、问题与人工标注关键点,配套创新性三维度评测体系。实验显示主流大模型在该任务上表现欠佳,提升空间大。