「Coding 基准测试」共找到 2878 篇相关文章
Sora 2数手指翻车,奥特曼成第一批「受害者」,被AI玩成最惨打工人
Sora 2虽强大,但数手指测试翻车,模拟场景也有瑕疵。奥特曼成其首批“受害者”,AI生成视频将他玩坏。同时,OpenAI研究员对Sora应用发布存担忧,而奥特曼解释资金投入原因。
智谱AI发布桌面Agent,轻松训练 AI数字员工
智谱AI发布ComputerRL自主桌面智能框架,旨在让AI像人一样用电脑。它融合API与GUI,采用分布式训练,引入Entropulse解决探索衰减。在OSWorld测试中表现亮眼,虽有视觉感知等挑战,但意义重大。
好玩!AI“穿越”新玩法火了:根据12岁照片生成23岁的你
AI“穿越”新玩法火了,外国网友让ChatGPT根据12岁照片推测23岁样子还挺准。很多人参与,还有新奇玩法。作者用不同名人照片测试ChatGPT、抖音小程序和豆包,结果各有偏差,但玩法有趣。
太牛了~~复杂表格Cell合并、跨页拼接,中文领域96%,甩MonkeyOCR 20%
在PDF文档解析领域,复杂表格解析是难题。今天分享的OCRFlux是基于qwen2.5vl - 3B模型微调的解决方案,有单页解析和跨页段落/表格合并等创新点,测试得分超96%,远超MonkeyOCR等。
华为昇腾推理对决:开源vLLM vs 官方MindIE,数据说话「Qwen与DeepSeek推理实测」
文章围绕华为昇腾推理,对比开源vLLM与官方MindIE。借助GPUStack平台测试Qwen与DeepSeek模型,分析不同场景性能。指出vLLM和MindIE各有优势,还强调构建国产AI推理生态需多要素,鼓励开源协作。
CVPR 2026 | 1000万段驾驶视频,教会模型如何估计相机位姿
Wayve的LA - Pose研究,不依赖百万级3D标注,从约1000万段未标注驾驶视频自监督学习‘潜在动作’,再用少量3D标注微调,转化为相机位姿估计能力,在多基准上提升精度且泛化能力强。
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。
像开发软件一样造世界,Agent2World来了,把世界模型做成可运行的符号环境
为让模型真正“能行动”,需可执行、可验证的符号世界模型,但现有自动生成路线有困局。研究团队提出 Agent2World,经实验验证有显著效果,能稳定产出高质量符号世界模型,开辟 AI 理解现实环境新可能。
6款小游戏难倒所有顶级VLM!愤怒的小鸟让它们全军覆没,性能不如随机猜测
淘天集团未来生活实验室提出首个系统性评估多模态大模型(VLM)交互式物理推理能力的综合基准DeepPHY。它集成六个物理环境,对17个主流VLM测试,揭示其在物理交互等方面短板。
NeurIPS 2025 | 中科大、港中深、通义千问联合发布CoRT:仅30个样本教会大模型高效推理,token消耗降低50%
大型推理模型在精确数学计算上存在问题,如认知冲突、行为低效、数据稀缺。中科大、港中深、通义千问联合推出CoRT框架,用创新数据合成与多阶段训练,提升模型推理能力和效率,成果已开源。