「跨模型泛化」共找到 7986 篇相关文章
500万视频数据集+全新评测框架!北大开源主体一致性视频生成领域新基建OpenS2V-Nexus,生成视频 「像」 又 「自然」
北大团队推出开源套件OpenS2V - Nexus,含全球首个S2V细粒度评测基准OpenS2V - Eval和500万条高质量人物文本视频三元组数据集OpenS2V - 5M,还评测18个S2V模型,揭示主流模型能力差距。
「百万级」视频推理数据集!30+顶尖高校联合发布
AI视频生成已能「画得像」,但不会「想得对」。VBVR推出百万级视频推理数据集,首次系统评测模型对空间、物理、逻辑和抽象的推理能力,发现顶尖模型通过率仅68%,推动视频AI从「视觉模仿」迈向「智能推理」。
CVPR 2026 | ReFTA:打破张量化PEFT的「权重重建」瓶颈
随着大模型发展,全参数微调成本高,参数高效微调(PEFT)成主流。常见基于矩阵低秩分解的PEFT方法有局限,张量化PEFT虽有优势但存在权重重建问题。本文提出ReFTA方法解决该问题,有工程和理论优势。
对话许华哲:进家的机器人,先做好这10件事
本文是对许华哲的访谈,他离开星海图创办破壳机器人,切入具身智能C端赛道。许华哲阐述选择进家的原因、产品规划,还探讨数据来源、模型规划、强化学习等问题,分享从科学家到创业者的体验。
刚刚,DeepSeek多模态技术范式公布,以视觉原语思考
DeepSeek发布多模态模型并公布技术报告,提出‘以视觉原语思考’。该模型解决多模态大模型‘指代鸿沟’问题,有把坐标变思维单元、7056倍视觉压缩、精心设计冷启动数据等创新,实验在多任务上超主流模型。
ENG APPL COMP FLUID | 西北工业大学赵书乐、张伟伟:欧拉方程嵌入的壁面压力和摩阻分布机器学习方法
传统气动力建模依赖大量样本、泛化能力弱。本文将欧拉方程无粘特征融入建模,配合架构与损失函数设计,让模型在复杂状态保持泛化能力,集中力误差约3%,小样本建模时样本量比传统方法降2倍以上。
MLLM集体翻车,缺乏婴儿级常识!业界首个核心认知基准发布,LeCun转赞
当前大模型在12项核心认知上普遍落后人类10 - 30%,越大的模型越易靠「背答案」糊弄。团队公开首个系统评测框架和题库,用Concept Hacking方法识破模型真假理解,指出模型存在核心知识缺失等问题。
DeepSeekV3.2技术报告还是老外看得细
ChatGPT三岁生日时,DeepSeek两款开源模型DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale引发热议。它们在智能体评测中表现出色,缩小了开源与闭源模型差距,还降低了成本,给硅谷闭源AI公司带来压力。
都标5美元,账单差三成!OpenAI高管:token从来没法直接比价
OpenAI Codex负责人Tibo指出,不同模型对同一段文字切分的token数不同,即便单token价格相同,最终账单也可能差异很大。他还提到,token无统一计量标准,跨厂商和新旧模型计数都难通用,真正重要的是每次成功结果的成本。
面向多工具任务调度的两种路径:MCP vs Agent + Function call
本文围绕大语言模型智能应用中的工具与数据接入问题,介绍了基于 Agent + Function Call 的动态调度机制与基于 MCP 的标准化接入框架,分析了不同场景下的适用性,还探讨了二者未来的协同融合方向。