「无门控测试」共找到 2271 篇相关文章
18K+标星!视觉AI驱动的浏览器自动化,告别XPath,无惧网页改版!
网页自动化常遇页面更新脚本报废等难题,而开源工具Skyvern不走传统XPath/DOM路子,用视觉+大语言模型理解网页,能自适应改版,功能丰富,安装运行简单。
Sora 2刷屏全网:拍《瑞克和莫蒂》、过物理测试,太棒了
OpenAI推出的Sora 2刷屏海外,能完成以往视频生成模型极难实现的任务,在物理准确性、逼真度和可控性上有重大提升。它还能进行二创、模拟电脑操作等。OpenAI发布由Sora 2驱动的社交APP,强调促进创作,保障安全。
新型「验证码」诞生?这张图让 ChatGPT、Claude、Gemini 都翻了车
网友用光学错觉图捉弄大模型,人眼秒懂的图案让ChatGPT、Claude、Gemini等翻车。有人认为可作AI检测器,也有人质疑其测试有效性,此外还有其他好玩的小测试。
全球首个多模态矢量动画生成框架,轻松拿捏跨平台轻量动画
复旦大学等团队推出OmniLottie框架,利用创新分词技术将视频、图文指令变成高质量矢量动画。团队还打造数据集MMLottie - 2M,构建测试基准MMLottie - Bench。实验显示,OmniLottie在多任务测试中优势明显。
大模型训练新突破!Meta提出LSP:无数据也能实现能力飞升
Meta提出语言自我博弈(LSP)方法,利用自我博弈框架让模型自我改进,不依赖额外数据。LSP赋予模型挑战者和解题者身份,引入GRPO和KL散度正则化技术,解决了大模型训练的数据依赖难题。
「0污染」LLM理解基准来了!20000道题14个学科全覆盖,来自微软
MMLU-CF是微软亚洲研究院推出的无污染多任务语言理解基准测试,含20000道题、覆盖14学科。通过去污染规则和闭源测试集防数据泄露,保证评估结果可靠,已在Huggingface开放。
多模态模型具备“物理推理能力”了吗?新基准揭示:表现最好的GPT-o4 mini也远不及人类!
来自多机构研究人员构建PhyX基准测试,评估多模态模型物理推理能力。测试显示,即便表现最佳的GPT - o4 mini准确率仅45.8%,远不及人类的75.6%,且模型在多方面存在结构性缺陷。
硅谷真实「无间道」!OpenAI前CTO怒斩泄密联创,奥特曼打包收了
硅谷AI圈上演“无间道”,Thinking Machines Lab掌门人Mira Murati开除被指泄密的CTO Barret Zoph,OpenAI迅速接人。这重创了TML,Mira宣布“PyTorch之父”Soumith Chintala出任新CTO。
刚刚,GPT-6正式发布!OpenAI:欢迎来到AGI时代
OpenAI正式发布GPT - 6 Astra和GPT - 6 Astra Pro,宣布AGI时代开幕。该模型训练规模大,能力升级显著,价格公布。基准测试成绩优异,在多方面表现突出,还展示诸多实际应用案例,已有企业开始测试。
实战指南:从零构建 MCP 架构下的 Agentic RAG 系统,无第三方MCP Server
五一期间作者用MCP架构从零实现Agentic RAG系统,分享MCP与Agentic RAG融合思考、架构设计,介绍MCP服务端和客户端实现,还做了端到端效果演示,指出架构优势及待优化处。