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多模态幻觉的病因「高熵节点」找到了!全基准幻觉率下降
多模态大推理模型的幻觉常出现在生成转折词时,此时模型处于高熵关键节点,易脱离图像证据。研究者提出LEAD,高熵时保留候选推理方向,注入视觉锚点拉回证据,实验显示它能跨领域提升模型性能。
AI圈水太深:OpenAI保密、Meta作弊!国产MoE却异军突起
文章梳理大语言模型发展,从传统稠密架构到稀疏MoE架构,参数从百亿到万亿。介绍OpenAI、Meta等厂商模型,如GPT系列、Llama系列,还提及Mixtral、DeepSeek V3等。指出Meta作弊丑闻,国产MoE模型异军突起。
实时生成视频!StreamDiT每秒16帧,单卡生成
现有文本生成视频模型多为离线生成,无法满足实时交互需求。加利福尼亚大学与Meta联合提出StreamDiT模型,采用流匹配等方法,蒸馏模型可单卡每秒16帧实时生成512p视频,不过仍有伪影问题。
AI在「赚钱锦标赛」夺冠,比人类还会做生意!躺赚时代要来了?
研究人员提出自动售货机运营模拟环境Vending - Bench,测试大模型智能体管理业务能力。实验显示不同大模型性能方差大,Claude 3.5 Sonnet净资产表现最佳,人类基线在可靠性上表现较好,各模型长周期表现波动大。
ICLR2025 | LLM为什么能拒绝回答有害问题呢?
该论文首次系统性研究注意力头在LLM安全中的作用,提出Ships和Sahara方法,在极少参数改动下显著降低模型安全性,发现不同模型安全头高度重叠,为理解模型安全机制提供新视角。
10B超越Gemini-2.5-Pro!阶跃星辰端侧多模态天花板开源
阶跃星辰多模态智能团队开源STEP3-VL-10B多模态模型,仅100亿参数却性能惊人。它采用了独特的架构、训练策略与推理机制,在多任务上表现出色,为小模型发展提供新思路。
The Batch: 864 | GLM-4.5:一款开放的智能体竞争者
大型语言模型推动智能体能力交互竞赛正酣,中国 Z.ai 推出 GLM - 4.5 系列开源权重模型,在推理、编程等基准测试中表现出色,还介绍了其工作原理、研究和测试结果等。
浙大推出首个「多图应用题」基准GSM8K-V,全面评估 VLM数学推理能力
浙江大学团队推出视觉数学推理基准GSM8K-V,将GSM8K映射为视觉对应版本。它数据可靠、覆盖全面,经三阶段构建。实验显示,现有视觉语言模型在视觉推理上短板明显,为模型发展指明方向。
何恺明CVPR最新讲座PPT上线:走向端到端生成建模
今年CVPR闭幕,何恺明现身会场并做了主题为‘走向端到端生成建模’的分享,近日其个人网页上传了该分享PPT。PPT回顾识别模型演进,探讨生成模型能否重演历史,还介绍了MeanFlow方法及成果。
什么是系统提示词?如何逆向提示词?
大语言模型启动时会接收系统提示词,决定其角色、回答风格与安全边界。提示词逆向是试图获取或绕过该提示的行为。本文介绍其作用、逆向手法及开发者防御措施,助于安全使用和设计大模型。