「基准测试成本」共找到 3406 篇相关文章
CVPR Highlight｜让无人机学会自己认路+锁位目标，国防科大给出一套新解法
国防科技大学 SAW Lab 团队联合多高校推出无人机实时地理定位系统「PiLoT」，首次仅靠单目 RGB 序列在 GNSS 拒止环境完成无人机及目标定位，性能达先进水平，成果被 CVPR 2026 接收。
让大模型多模态检索全面超越SOTA！ReCALL框架化解生成式与判别式的范式冲突｜CVPR'26
紫东太初团队联合新加坡国立大学攻克大模型检索难题，其ReCALL框架以‘诊断 - 生成 - 校准’闭环体系解决范式冲突，让大模型变身高效检索器，成果被CVPR 2026录用，刷新SOTA性能。
谷歌Gemini最强性价比模型发布，1块8读完3本三体
谷歌推出Gemini 3.1 Flash-Lite，号称性价比最高的Gemini 3系列模型，每百万输入token仅0.25美元，读完3本《三体》只需1.8元。性能表现佳，还支持可调思考层级。两小时后ChatGPT推出GPT - 5.3 Instant回应。
Agent RL 总是训练崩？UCLA 这篇论文给了救命稻草！
这篇解读UCLA和威斯康星大学麦迪逊分校论文《ARLArena: A Unified Framework for Stable Agentic Reinforcement Learning》的文章指出，Agent RL训练易崩溃，原因在于多轮交互任务带来奖励稀疏等问题。论文建“竞技场”，提出SAMPO算法提升稳定性，还给出从业者建议。
解决算力瓶颈，给多模态瘦身！Token压缩完整图谱与选型指南
给多模态大模型瘦身是解决算力瓶颈的关键。Token压缩技术可剔除视觉冗余，提升训练与推理效率。北大等团队剖析其全貌，给出完整图谱与选型指南，还揭示了未来演进路径。
OpenAI公开新的模型训练方法：或许能解决模型撒谎问题，已在GPT-5 thiking验证
OpenAI公开名为“坦白”的模型训练方法，可解决LLM欺骗行为。该方法强制模型自我反省，“坦白”奖励与“主要回答”奖励分离。在GPT - 5 - Thinking上实验，能提升不良行为可见性，但对“无知的错误”有局限。
OpenAI深夜双王炸！GPT-5.1 Pro紧急发布，降维打击Gemini 3
OpenAI同一天发布GPT-5.1 Pro和GPT-5.1-Codex-Max。前者向Pro订阅用户推出，主打「情商智商」双强；后者在Codex平台上线，专为「长时间、高强度」开发任务设计，采用「压缩」机制，表现出色。
只演示一次，机器人就会干活了？北大&BeingBeyond联合团队用“分层小脑+仿真分身”让G1零样本上岗
北大与BeingBeyond团队提出DemoHLM框架，仅需1次仿真演示就能生成海量训练数据，解决人形机器人移动操作数据效率低、任务泛化差、Sim-to-Real迁移难的问题，在仿真和真实机器人上验证效果良好。
推理时扰动高熵词，增强LLM性能
香港科技大学（广州）研究团队发现LLM推理时，一小部分高熵词显著影响输出正确性。基于此提出MTI方法，含Selective CFG intervention与Lightweight negative - prompt guidance，无需额外训练，能提升模型推理能力。
ICCV 2025 | FDAM：告别模糊视界，源自电路理论的即插即用方法让视觉Transformer重获高清细节
针对视觉 Transformer（ViT）‘低通滤波’特性致细节丢失问题，北京理工大学等团队提出即插即用的 FDAM 模块。它受电路理论启发，能提升模型在分割、检测等任务性能，取得 SOTA 效果，有巨大应用潜力。