「推理数据生成」共找到 5768 篇相关文章
ACL'25 | CIGEval:一种基于多模态大模型的可控生图评测智能体
阿里国际AI团队提出CIGEval,这是基于多模态大模型驱动的图像生成评估智能体框架。它集成多功能工具箱,通过任务拆解与工具调度提升评估准确性与可解释性,已在ComfyUI - Copilot上线。
只看图片就能学会压缩Token!浙大&阿里新框架多轮VQA压缩率90%,精度不掉|CVPR 2026
多轮视觉问答成LVLM推理效率“照妖镜”,现有压缩方法在多轮场景翻车。浙大宋明黎教授团队与阿里联合提出MetaCompress框架,可根据图像生成最优压缩映射,实验验证其效果优,能平衡压缩率与精度。
为AI打造的知识图谱服务器MemoryMesh
MemoryMesh是专为AI模型设计的知识图谱服务器,适用于多种结构化数据场景。它有动态模式驱动工具等特性,可自动生成管理工具,还配备记忆查看器,提供安装指南和提示词建议。
何恺明改进了谢赛宁的REPA:极大简化但性能依旧强悍
扩散生成模型在建模复杂数据分布表现出色,但与表征学习领域关联不大。谢赛宁团队提出REPA,不过较麻烦。何恺明团队提出Dispersive Loss,简化且性能强,无需预训练等,适用于多种模型。
SIGGRAPH Asia 2025|电影级运镜一键克隆!港中文&快手可灵团队发布CamCloneMaster
香港中文大学与快手可灵团队联合提出运镜可控视频生成框架CamCloneMaster,引入‘参考即用’范式,告别对相机参数依赖。其训练、测试代码和数据集均已开源,在各项指标上优于SOTA方法。
Agent 的 Token 账单怎么省?
AI 行业从生成式能力向 Agent 行动力跃迁,核心矛盾转向推理成本可控性。随着企业将 Agent 编入自动化流水线,Token 消耗受关注,业界开始聚焦以「降本」为核心的技术路线。
RF-DETR-首个突破60 AP的实时检测器(附实战教程)
RF-DETR在COCO数据集上,实时检测精度首破60 mAP,兼顾实时性与高精度。它通过NAS找到Transformer实时运行的‘最优解’,迭代快,适用于多场景,还给出完整实战教程。
近期,不错的LLM Agent统一记忆框架综述~
随着GPT、Qwen、Claude等大模型能力提升,LLM-based Agent走向长期任务。论文提出统一框架拆解Agent Memory为四组件,围绕两个数据集复现比较10个方法,还设计出新的低token开销框架。
2026「中国 AGI 创新影响力机构 TOP 30」发布
过去一年 AI 行业变化溢出模型层,Coding Agent 铺开,视频生成实现商业变现,具身智能供应链成型。Founder Park 从四维度选出「中国 AGI 创新影响力机构 TOP 30」,涵盖多领域团队。
2篇最新152页论文,RL+LLM被彻底讲透了!
今天分享2篇2025最新RL×LLM的技术综述,分别聚焦“RL在LLM全生命周期的打法”和“RL如何炼成大推理模型”,梳理玩法、组件、算法演进等内容,还给出开源模型、数据等盘点。