「双维度评估框架」共找到 2365 篇相关文章
机器人的「GPT时刻」来了?丰田研究院悄悄做了一场最严谨的VLA验证实验
丰田研究院(TRI)团队研究大型行为模型(LBM),在近1700小时机器人数据上训练并大量部署评估。发现LBM性能提升显著,预训练小数据量也能带来增益,预示机器人通用大模型或到来。
综述 | 从“说出来”到“脑中算”:Latent Reasoning的范式跃迁与无限可能
大型语言模型用显式思维链推理有局限,潜在思维链(Latent CoT)让推理在连续隐藏状态空间进行。论文梳理该领域,建立框架,介绍方法,探讨可解释性与无限深度推理,指出价值、挑战与未来方向。
小米小爱同学:资源受限下,实现端侧大模型的高性能推理
InfoQ对话小米小爱同学端侧AI负责人杨永杰,探讨大模型端侧部署难题。团队自研推理框架,实现180 tokens/s推理速度,采用共享基座架构支持多业务。未来端侧大模型突破依赖硬件提升与架构演进。
在参与OpenAI、Google、Amazon的50个AI项目后,他们总结出了大多数AI产品失败的原因
Aishwarya Naresh Reganti和Kiriti Badam参与超50个AI项目后,指出多数AI产品失败。他们认为构建成本降低,但设计和明确痛点才是关键,还分享开发陷阱、成功路径,介绍CC/CD框架及AI未来走向。
TACL 综述 | 别只卷架构了——长文本模型的能力天花板,其实是数据决定的
该 TACL 综述首次从数据视角审视长上下文语言模型,指出长上下文能力本质是数据驱动。它建立分类体系,明确高质量长文数据条件,给出核心能力的数据配方与评估法,还整理数据集和基准,提出待解问题。
生成式推荐补上关键一环!语义ID首次实现可微分联合优化 | SIGIR'26
生成式推荐依赖语义ID,可现有语义ID常先学好再冻结,与推荐目标不一致。论文DIGER首次将可微分语义索引机制引入生成式推荐框架,让推荐损失参与语义ID学习,还设计策略解决训练问题,实验表现佳。
CVPR 2026 | 1B模型也能当多镜头导演?大连理工&快手可灵开源力作MultiShotMaster
大连理工与快手可灵团队推出MultiShotMaster框架,能在1B左右小参数量级模型实现导演级镜头调度和连贯叙事,支持多图参考、主体运动控制。论文录用至CVPR 2026,代码已开源,还获AAAI CVM Workshop竞赛冠军。
对标GPT-4o和香蕉!浙大开源ContextGen:布局身份协同新SOTA
浙江大学ReLER团队开源ContextGen框架,攻克多实例图像生成中布局与身份协同控制难题。基于Diffusion Transformer架构,用双重注意力机制实现布局精准锚定与身份高保真隔离,在基准测试中超越开源SOTA模型,对标GPT - 4o等闭源系统。
MiniCPM-o 4.5 技术报告发布:全双工全模态 API 开放,RTX5070即可实时运行
面壁智能联合多机构发布 MiniCPM-o 4.5 技术报告,公开 Omni-Flow 框架。该模型 9B 参数实现端到端全双工全模态,开放在线 Demo、API 等,最低 12GB 显存 GPU 可运行,在多维度评测表现出色。
AI × 老旧系统:Vibe Coding 构建 AI 迁移工具,实现 10x 端到端智能迁移
文章指出老旧系统现代化复杂且需大量人工,AI 编程工具和 Vibe Coding 带来新可能。介绍 6R 策略、绞杀模式等迁移方法,还阐述 AI 在系统分析评估、代码转换等方面的应用,最终目标是打造闭环 AI 迁移 Agent。