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全面评估多模态模型视频OCR能力,Gemini 准确率仅73.7%
MME - VideoOCR团队评估多模态大模型(MLLM)视频OCR能力。构建精细任务体系和高质量数据集,评测18个主流MLLM。即便如Gemini - 2.5 Pro,准确率仅73.7%,暴露出MLLM在视频OCR领域能力局限。
开源1万小时具身智能数据,这家公司是为了什么?
为加速具身智能发展,开源数据成行业选择。1 月 6 日,简智机器人开放超 1 万小时、近百万 clips 的“10Kh RealOmni - Open DataSet”,规模大、质量高、泛化强,还介绍了其数据生产链条。
开源大模型实战:GPT-OSS本地部署与全面测评
2025年8月5日,OpenAI发布GPT-OSS-120B和GPT-OSS-20B开放轻量级语言模型,采用Apache 2.0开源许可证。文章介绍通过Ollama本地部署GPT-OSS -20B模型的方法,并对其进行AI幻觉、算法、SQL、数学题等测试。
Agent 框架热潮褪去,大模型开发已经进入“生死局”?
蚂蚁开源发布《2025 ⼤模型开源开发⽣态全景与趋势》报告,涵盖 19 个技术领域 135 个项目,解读七大趋势。当下大模型开发生态如黑客松,项目兴衰快速,AI Search 式微、AI Coding 火热,三大技术领域也有变化。
Meta提出数据筛选的理论:何时“少即是多”成立?
Meta针对机器学习领域‘少即是多’悖论提出理论框架,用高维统计等方法推导测试误差缩放定律,揭示数据筛选‘相变’条件,为实践提供指导,还重新定义‘数据效率’意义。
烧了1万块横测,你用的模型可能掉队了
作者花大成本从后端、人味、前端、推理等维度,对glm 5.2、kimi k3等国产模型进行测试,展示各模型在不同测试中的结果,指出国模2T俱乐部的kimi和qwen下限高,且刻板印象需改变。
直播预约 | 世界模型,点燃下一个AI爆点(第二期)
本周三‘世界模型’沙龙反响热烈,决定加场。4月23日19:00 - 20:30,机器之心集结4位专家探讨世界模型前沿话题,包括刘子纬、赵行、贾奎、刘桂良,直播在机器之心视频号进行。
王炸!微软AI Agent支持A2A、MCP协议,智能体黄金时代降临
今天凌晨微软官网宣布Azure AI Foundry和Microsoft Copilot Studio支持Agent开发协议A2A,还会与谷歌合作扩大该协议。此前微软已支持MCP,两协议能打破智能体诸多壁垒,提升开发、自动化效率。
冲上 GitHub 热榜,这个智能问数开源项目火了!
数据使用麻烦,存在“数据鸿沟”。开源项目SQLBot基于LLM和RAG技术,能用大白话查询数据库,将问题转成SQL执行并可视化呈现结果,功能实用,部署简单,降低了数据分析门槛。
苹果或搁置自研模型,转向依赖OpenAI或Anthropic
苹果正考虑用第三方AI模型驱动Siri,这是其在AI竞赛中的重大转向。目前苹果多为自研技术,评估外部模型项目已启动,虽未做最终决定,但或借此摆脱AI落后声誉。网友对此看法不一。