「多策略伪异常合成」共找到 1110 篇相关文章
多人会话视频生成新突破：香港科技大学，浙江大学用单人数据实现多人交互视频生成
香港科技大学、浙江大学等开源 AnyTalker，提出音频驱动多人交互生成新范式。它用创新机制和两阶段训练策略，以少量数据实现多人视频生成，还构建评估指标，性能超现有方法。
谷歌 Apigee 添加了内置的 LLM 治理 Model Armor
谷歌云推出 Model Armor 公开预览版，这是集成到 Apigee API 管理平台的 LLM 治理框架。它能执行特定策略，检测多种风险，支持多 LLM 提供商，还与 GKE 和 Security Command Center 集成。
图文跨模态“近视”问题破局：360开源新模型 FG-CLIP，实现细粒度图文对齐突破｜ICML2025
360人工智能研究院发布 FG - CLIP 模型，攻克图文细粒度对齐难题，成果被 ICML 2025 接收并开源。它采用双阶段训练等策略，在多任务评测中超越对比模型，推动跨模态研究产业化落地。
Anthropic：怎么才能控制模型的行为，做好Agents?
Anthropic发关于AI Agents博客，围绕如何配置上下文让模型输出期望行为展开。指出上下文是有限资源，有Context Rot现象，介绍了上下文工程概念、构成，还提及即时策略、长时间任务处理方法及实践建议。
关于Pingpong和Cooperative的一些感性理解
作者团队在SGLang支持Hopper架构相关GEMM，经分析发现多数场景Pingpong调度策略性能优于Cooperative，K维度小的场景DeepGEMM性能优于CUTLASS。本文重点介绍Pingpong性能优势及Cooperative无法Overlap Epilogue的原因。
用「进化+压力测试」自动生成的竞赛级编程题，各家大模型谁更hold住？
北京大学与通用人工智能研究院联合提出 UniCode 框架，构建进化式评测系统，能自动生成高质量算法题目与抗污染测试用例。通过对 19 个前沿大模型测试，展现高挑战性与强判别力，为代码能力评估开辟新路径。
蚂蚁开源MedResearcher-R1医学知识图谱+多跳推理
医学领域需处理复杂关系，现有医学AI系统缺乏对罕见实体和复杂关系的推理能力。MedResearcher - R1通过专门图谱和检索工具，结合两阶段训练范式解决问题，在医学基准测试取得新成果。
OpenAI和Anthropic罕见互评模型：Claude幻觉明显要低
OpenAI和Anthropic罕见合作，互相授予API权限评估模型安全与对齐情况并发布报告。双方派出多模型参与，从指令层次、越狱、幻觉、欺骗策略等方面评测，呈现各模型优缺点。
具身智能“高考”难疯了！人类100分，最强模型12.8
原推出RoboTwin系列基准的团队带来RoboDojo，这是统一的仿真+真实世界机器人操作评测基准。它设42个仿真任务、18个真实任务，让30个主流策略竞技，结果显示机器人距通用操作差距大。
性能飙升42%！人大&字节开源10万级 SWE数据集 Scale-SWE
近期，人大和字节开源10万级软件工程数据集Scale - SWE，用首创工作流从GitHub构建真实数据。基于此微调的Qwen3 - 30A3B - Instruct模型测试表现佳，其数据相比合成数据优势明显。