「复杂运动生成」共找到 3061 篇相关文章
360安全云架构全解,AI智能体如何开启「主驾」新时代?
AI发展加速,网络安全危机加剧。360安全云在ISC.AI 2025大会发布新产品,提出“安全即服务”理念,打造AI驱动的四层架构,发布三大类智能体,为企业提供全生命周期价值交付的安全服务。
Make SFT Great Again!从SFT到DFT:一权重之差,泛化之跃
大型语言模型的监督微调(SFT)简单高效,但泛化能力弱于强化学习(RL)。本文直击 SFT 核心缺陷,揭示其泛化瓶颈源于隐含的“病态奖励结构”,并提出仅需单行代码修改的动态微调(DFT),实验表明其效果显著。
腾讯发布WeKnora知识库,无缝链接微信生态
微信团队推出基于大模型的文档理解检索框架WeKnora,应用于复杂异构文档场景。它采用多模态预处理等设计,有文档解析、意图识别等特点,可本地私有化,还能与微信生态无缝衔接。
国产LLM大爆发的一周,Hugging Face热榜被承包了!
这一周国产开源LLM集中爆发,GLM - 4.5、Qwen3的5连发、Step3等接连发布。GLM - 4.5是新一代开源SOTA模型;Qwen3各版本在不同能力上提升显著;Step3是多模态推理模型;腾讯还发布了混元3D世界模型1.0。
ScreenCoder:视觉-代码对齐新范式,为多模态程序合成开辟道路
前端开发中UI转代码耗时易错,现有工具存在不足。ScreenCoder提出模块化多智能体框架,通过三阶段分工协作实现代码生成,还构建数据引擎推动VLMs进化,实验表现出色,为多模态程序合成开辟道路。
76%程序员依赖AI?代码安全挑战解析
GitHub报告显示76%程序员用AI编程,代码安全成挑战。腾讯等团队建A.S.E评测框架,有项目级代码生成等优势,能评估代码安全、质量与稳定性,未来将扩充功能,邀开发者参与。
如何将LLM的"思考习惯"迁移到视觉领域?
传统多模态模型处理复杂视觉推理能力不足,OVR团队以Qwen2.5 - VL - 7B为基础构建开源强化学习框架,成果模型OVR在12个基准测试刷新记录,揭示认知行为跨模态迁移三条黄金定律。
揭示隐藏联系:RLHF/DPO即对比学习!
大型语言模型输出符合人类价值观是挑战,主流技术RLHF复杂、昂贵且不稳定,DPO简化流程但有训练崩溃问题。论文揭示RLHF/DPO即对比学习,提出MIO算法解决DPO崩溃,实验验证其性能优势。
ICML 2025 Spotlight | 快手、南开联合提出模块化双工注意力机制,显著提升多模态大模型情感理解能力!
情智兼备是人工智能发展方向,但多模态情感数据语义复杂,建模跨模态关联是挑战。快手可灵团队与南开提出模块化双工注意力范式,构建‘摩达’模型,在多任务测试中性能提升,成果被 ICML 2025 收录。
AI"学霸"也解不出高中题?耶鲁、复旦发布MMSciBench,揭示AI理科推理能力短板
耶鲁、复旦等推出MMSciBench评测基准,揭示主流模型复杂科学推理短板。它有高质量数据、多模态多题型测试和精细知识分类体系。测试发现模型图文融合及推理能力弱,英文推理或效果更好。