「语义分割」共找到 229 篇相关文章
腾讯王者归来：混元图像3.0登顶LMArena！一手实测全球最强图像AI
LMArena最新榜单显示，腾讯「混元图像3.0」在文生图任务中夺冠，碾压谷歌Nano banana和字节Seedream 4。它9月28日开源，性能对标闭源模型，有强大推理、语义理解能力，支持中英文长文本渲染。
LLM应用测试范式的进化
文章指出传统软件测试方法在LLM应用中存局限，探讨将其与AI评估结合应对挑战。抽象出LLM应用三层架构模型，分析传统测试范式适用性，介绍AI安全分析方法，阐述测试挑战、范式转变及协同测试策略。
按token 计费，真的合理吗？
马克斯·普朗克软件系统研究所论文揭露，同样文本可被切分成不同数量token，用户难以验证是否被多收费。研究团队开发算法展示服务商多收费手段，还指出按字符计费可解决问题，但需行业达成共识。
ICML 2025 Spotlight | 快手、南开联合提出模块化双工注意力机制，显著提升多模态大模型情感理解能力！
情智兼备是人工智能发展方向，但多模态情感数据语义复杂，建模跨模态关联是挑战。快手可灵团队与南开提出模块化双工注意力范式，构建‘摩达’模型，在多任务测试中性能提升，成果被 ICML 2025 收录。
微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准
尽管LLMs和VLMs在视频分析和长语境处理有进展，但处理数小时长视频有局限。微软提出智能体Deep Video Discovery (DVD)，以简洁框架在LVBench取得高准确率，将以MCP Server形式开源。
ICML'25 | 告别手动SFT！一句话得到你的专属大模型LoRA
传统微调方法开销大、部署难，Text-to-LoRA (T2L) 框架应运而生。它基于自然语言指令对 Transformer 模型即时适配，有三种架构变体，采用两种训练方法，实验显示其在多维度表现有效。
AI「看不懂」、「做不好」视频的问题，混元用「MTSS」解决了
腾讯混元团队提出 Multi-Stream Scene Script（MTSS）新视频描述范式，将传统方式升级为‘多流结构化剧本’。它解决了传统方式语义冗余、扩展性差等问题，在视频理解和生成任务表现显著。
从“暴力烧Token”到“系统工程”：OpenAI与华为的两条 AI 编程路径
文章对比OpenAI与华为的AI编程路径，指出模型中心派靠推高上下文窗口但有成本高、延迟大等问题；工具驱动派如Cursor和华为云码道重构IDE工具。码道将任务解耦，通过多技术实现性价比，还介绍了底层基石及其实测表现。
挖掘注意力中的运动线索：无需训练，解锁4D场景重建能力
香港科技大学（广州）与地平线团队提出VGGT4D，通过分析VGGT内部机制，利用注意力层运动线索，提出无需训练框架，在动态物体分割等任务表现优异，为低成本4D重建提供新思路。
北大、字节、中科院自动化研究所等提出图像并行生成新范式
北大、字节等团队发现多模态模型先思考后作画会降低图像语义保真度，因自回归架构有误差传播问题。为此提出并行多模态扩散框架MMaDA - Parallel，构建ParaBench基准，多项优化后在测试中击败Bagel。