「幻觉缺陷」共找到 431 篇相关文章
AI 写代码太快，人类测试跟不上了，Meta 用新方法把 bug 检出率提升 4 倍
Meta 用即时（JiT）测试方法提升软件质量，该方法在代码评审期间动态生成测试，在 AI 辅助开发环境中将缺陷检测能力提升约 4 倍，源于代理式工作流兴起及传统测试套件的局限。
华人主导谷歌SLED，论文登顶会！一键让模型学会自救
大模型常「瞎编」，传统修复代价高。谷歌在NeurIPS 2024提出SLED方法，不依赖外部知识和额外微调，将各层预测纳入考量，减少模型幻觉。实验显示，SLED能显著提升模型准确率。
1052篇文献！上海AI Lab发布科学LLM综述：从数据基础到Agent前沿
上海AI Lab主导，25家研究机构共同梳理270+训练集、190+评测集，提出科学数据分层框架与智能体闭环科研新范式。还介绍了模型演进、数据情况、评估基准等，指出数据缺陷并展望走向科学家智能体的三步。
一句话生成无限逼真3D场景！匹兹堡大学新作直击VLM空间推理软肋丨CVPR'26
VLM在3D空间推理上表现不佳，且缺乏合适测试基准。匹兹堡大学团队提出InfiniBench框架，用LLM Agent迭代优化和聚类策略，可按需生成3D场景，还能精准定位大模型空间推理缺陷。
Claude Opus 4.7，全网差评！刚升级就翻车，用户怒斥：还我4.6
Claude Opus 4.7刚发布就遭全网吐槽，价格贵50%，性能却严重倒退，出现幻觉、计算拉胯等问题。用户质疑Anthropic为省钱缩水模型，罪魁祸首可能是新引入的“自适应推理”功能。
刚刚，DeepMind通用科学智能体AlphaEvolve突破数学极限，陶哲轩合作参与
DeepMind发布革命性进化编码智能体AlphaEvolve，由LLMs驱动，可演化代码库、发现和优化算法。它结合LLM创造力与自动化评估，减少幻觉，在多领域应用前景大，还与陶哲轩合作探索数学应用。
诺奖得主辛顿最新访谈：1 万个 AI 可以瞬间共享同一份“灵魂”，这就是为什么人类注定被超越
诺奖得主“AI 教父”杰弗里·辛顿在播客节目中，用通俗比喻讲 AI 发展底层逻辑。指出 AI 没“幻觉”是“虚构”，反向传播本质是“连坐”，数字智能优于生物智能，还探讨了 AI 超越人类、失控等问题。
重塑你的vlog！PickStyle打造稳定的视频风格迁移模型
Pickford提出PickStyle，这是基于扩散模型的视频到视频风格迁移框架。它结合上下文–风格适配器和CS–CFG机制，能在保持画面连贯时准确迁移风格，还能避免闪烁等问题，不过也继承了基础模型部分缺陷。
deepseek v4.1？ 梁圣的端午礼物突袭。
群里小伙伴称deepseek官方灰度新模型，手机和web端Flash模型思考模式大变，典型bug修复。测试发现幻觉严重，知识库截止大概25年6月。同时，deepseek获500亿首轮融资，梁文锋自掏200亿，投资方无投票权，五年锁定期。
用子模优化做文本选择、段落重排和上下文工程
文章围绕子模优化展开，介绍其在文本选择、段落重排和上下文工程中的应用。指出当前重排器的缺陷，通过子模优化可解决冗余问题。还给出实验结果，凸显其优势，如理论保证、自动停止机制等。