「编程验证」共找到 1856 篇相关文章
准确回答视频细节!11B模型挑战视频理解「证据级」任务,开源可商用
近日,复旦大学邱锡鹏教授领衔的OpenMOSS团队联合模思智能开源11B参数的多模态视觉理解模型MOSS-VL。它能准确回答视频里可被验证的细节、时间、过程和空间关系,有六项证据级能力,架构设计独特,采用Apache2.0开源许可。
GTC 巅峰对话 Jeff Dean x Bill Dally:预训练范式已死、延迟瓶颈不在计算、谈透 AI 五年未来 | GTC 2026
GTC 2026上,NVIDIA首席科学家Bill Dally和Google Jeff Dean展开重磅对话。讨论了模型能力进步、低延迟推理架构、模型自主进化、数据与算力、训练与推理硬件差别等多方面内容,分享对未来AI的看法与见解。
我们离Coding领域的「AGI时刻」还有多远?字节跳动Seed发布NL2Repo-Bench仓库级长程代码生成基准
在AI编程领域,大家认为Coding领域的AGI似乎可以实现,然而真正的项目开发要求更高。近日,字节跳动Seed等联合发布首个评估编码智能体端到端仓库生成能力的基准测试NL2Repo - Bench,还介绍了其构建、评估等情况。
MOE RL实战:统一FP8全流程训练
SGLang RL团队等联合完成工作,实现RL中全流程FP8训练与采样。介绍FP8训练硬件基础、格式、scale选择等,指出训练难点,分析KL Loss异常归因,验证其在MoE模型RL应用效果,还探究模型规模对训推不一致性的影响。
苹果提出新型反向传播:一台iPhone 15 Pro Max就能微调LLM
苹果提出内存高效型反向传播(MeBP),可在内存使用量和计算时间上比零阶优化(ZO)有更好权衡,收敛更快、性能更优,还在iPhone 15 Pro Max验证其有效性,且公开了实现链接但目前为空。
C3仓库AI代码门禁通用实践:基于Qwen3-Coder+RAG的代码评审
本文介绍C3仓库基于Qwen3 - Coder+RAG的代码评审实践,在CI流水线监听代码修改触发AI评审,可发现逻辑风险、拦截高危缺陷。该实践能提升评审效率与质量,可复用于代码门禁平台或辅助编程工具,当前仍在持续优化。
超越GPT-4o!华人团队新框架让Qwen跨领域推理提升10%,刷新12项基准测试
加拿大滑铁卢大学与TikTok新加坡的华人团队提出全新训练框架General - Reasoner,让Qwen系列大模型跨领域推理准确率提升近10%,在多项基准测试中超越GPT - 4o。该框架有全领域推理数据集和生成式答案验证器两大创新。
用AI写代码的真实体验:聪明却“不靠谱”的顾问,你敢用吗?
作者Luke Kanies曾是AI与LLM怀疑者,试用Vibe Coding后,认为要把AI当不太靠谱的外部顾问。用AI学Swift编程,发现它是糟糕架构师,但找语法错误快,相处中可让其做琐碎工作,不能全信它。
同一个模型,换套框架成绩差27%:SWE-bench分数到底谁说了算?
编程Agent评测是笔糊涂账,SWE - bench虽成事实标准,但分数不适合直接横向比较。基元律动等机构发布Claw - SWE - Bench基准,将模型、harness和任务集拆分,通过实验揭示harness对成绩影响大,还解决通用Agent评测问题,推出低成本Lite版。
大模型外挂“三维物体知识库”来了,大幅增强机器人长程自主操作能力
现有视觉语言大模型(VLM)能让机器人理解指令,但在操作中缺三维空间知识。近日研究提出 RAM 框架,它像“三维物体知识库”,为 VLM 补充空间知识,经 14 项实验验证其操作能力,还探索了在铰接与柔性物体操作中的应用。