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10万引普林斯顿刘壮最新访谈:架构没那么重要,数据才是王道

普林斯顿学助理教授刘壮在访谈中指出,架构没那么重要,数据、规模和记忆才是决定AI成败的关键。他认为ConvNet和Transformer性能差异源于训练细节;当前数据集远不够多样;语言模型有语言空间的世界模型,但视觉空间的还缺失;记忆是瓶颈,智能体只是权宜之计;AI目前还替代不了研究生。

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R-HORIZON:长程推理时代来临,复旦NLP&美团LongCat重磅发布LRMs能力边界探测新范式

复旦学与美团LongCat Team联合推出R - HORIZON,它是首个系统性评估与增强LRMs长链推理能力的方法与基准。提出Query Composition方法构建评测基准和训练数据,评测发现主流模型长链推理性能断崖式下降,还分析出三瓶颈,训练后模型性能双重提升。

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想让机器人春晚包饺子?阿里达摩院:别急,先把「脑」优化一下

阿里达摩院推出 RynnBrain 模型,从底层出发将时空记忆和物理空间推理训进模型,在 16 项具身 Benchmark 上达 SOTA。还开源 7 个模型,解决通用模型在物理世界的局限,在多项任务表现出色。

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为什么 LLM 搞不定复杂任务?ReAct 与 Reflexion 技术综述

文章指出语言模型处理复杂任务存在事实幻觉、缺乏实时信息等问题。介绍ReAct将推理和行动结合,及Reflexion在其基础上添加评估反思机制,探讨两者结合优势,还提及未来发展方向。

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Mistral 3发布,14B多模态小模型表现优异

Mistral AI第三代模型发布,含三个小型密集模型和稀疏混合专家模型Mistral Large 3,全用Apache 2.0许可。有多项技术亮点,Ollama等支持部署微调,还给出实用配置建议。

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AI七个月突破数学家“围剿”反超人类!14位数学家深挖原始推理token:不靠死记硬背靠直觉

模型o3 - mini - high在7个月内,于FrontierMath基准测试中,答题得分从2%提升到22%,超人类团队平均水平。数学家分析其推理记录,发现它靠直觉而非死记硬背解题,但也存在缺乏创造力等局限。

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马斯克抢先谷歌一步放招,Grok 4.1登顶LMArena,创意写作直逼GPT-5.1

当谷歌Gemini 3将上线消息传得沸沸扬扬时,马斯克xAI更快一步上线最新模型Grok 4.1,响应速率提升、幻觉率下降。它有两个“形态”,免费开放且有APP版。在LMArena测试中成绩亮眼,多方面能力提升。

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微软这支神秘的华人AI团队加入腾讯混元,曝与裁员无关|独家

WizardLM项目创建者徐灿发文称团队离开微软加入腾讯混元。混元此前发布多款AI模型,WizardLM也发布过混元模型。该团队专注高级语言模型开发,曾成绩斐然,但也面临模型部署挑战。腾讯力投入AI,网友对此看法不一。

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基于DINOv2和SAM2改进的U-Net模型

DSU-Net是基于DINOv2和SAM2改进的U-Net模型,通过多尺度跨模型特征协作和轻量级适配器模块,解决现有图像分割模型在特定下游任务表现不足问题,提升分割精度,降低训练成本。

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世界模型==VQA?机器人不用想象画面,预测语义就够了

华盛顿学、索尼AI研究者在新论文中质疑机器人世界模型是否需想象精确未来画面。指出多数模型还原画面不适合决策,提出语义世界模型SWM,能预测未来语义信息,实验效果良好。

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