「模型质量下降」共找到 8083 篇相关文章
扩散LLM推理新范式：打破生成长度限制，实现动态自适应调节
随着扩散大语言模型成为热门，但其推理时存在预设固定长度的限制。香港中文大学 MMLab 等提出 DAEDAL，赋予模型根据问题自主调整回答长度的能力，在性能和计算效率上有提升。
何恺明改进了谢赛宁的REPA：极大简化但性能依旧强悍
扩散生成模型在建模复杂数据分布表现出色，但与表征学习领域关联不大。谢赛宁团队提出REPA，不过较麻烦。何恺明团队提出Dispersive Loss，简化且性能强，无需预训练等，适用于多种模型。
天塌了，Claude 全面断供Windsurf！CEO喊冤控诉也挡不住开发者退订，祸起OpenAI收购？
当地时间6月4日，Anthropic切断Windsurf对Claude 3.x模型的直接访问权限。此前Anthropic也曾拒绝为Windsurf提供Claude 4系列模型支持。有观点认为这或与OpenAI收购Windsurf有关，目前双方未承认。
竞赛编程Agent进入全球前十！南大、清华新模型CF rating超3500
大语言模型在竞赛编程场景易失败。南大、清华等研究者提出Solvita框架，由四个角色形成闭环，构建可训练图结构知识网络积累经验。实验显示其在多评测中表现强，提升不靠增加token。
迈向无缝共生：大模型GUI Agent的「屏幕图灵测试」与拟人化之路
多模态大模型使GUI Agent能模拟用户执行任务，但也引发与平台的利益冲突。论文提出“屏幕图灵测试”和AHB基准评估拟人化能力，探讨拟人化策略及权衡，为Agent在数字世界共生提供指南。
百亿向量，毫秒响应：清华研发团队向量数据库 VexDB 首发，攻克模型幻觉难题
9月25日，清华数智引航团队发布向量数据库VexDB，能支持百亿千维向量数据毫秒级查询，召回准确度超99%。它可解决大模型幻觉问题，已在多领域深度应用，为企业AI转型提供方案。
InfoDeepSeek：首个开放网络环境下的智能体信息搜寻质量评估基准
上海交通大学与华为诺亚方舟实验室联合推出InfoDeepSeek，它是首个评估真实动态网络环境下智能体信息搜寻质量的基准。该基准有挑战性问题、真实动态环境等亮点，还开展实验揭示智能体行为特性。
国产模型编程能力卷到这个程度了？MiniMax-M2.5 深度实测
文章深度实测MiniMax-M2.5编程能力，用其开发多款游戏和点名工具，结果出色。还分析其底层技术，如原生Agent RL框架、过程奖励机制等，指出它性价比高，虽有不足但值得关注。
ICCV 2025 | ECD：高质量合成图表数据集，提升开源MLLM图表理解能力
科研等领域图表是信息核心载体，先进开源MLLMs在高难度图表理解测试准确率低。本文提出ECD数据集，规模大、质量高、风格多样，还设计合成流水线与评测基准ECDBench，为开源MLLM提供支持。
Hugging Face开源顶级模型：双模式推理+128K上下文，最强3B
今天凌晨，Hugging Face开源顶级小参数模型SmolLM3，参数30亿，性能超同类。它有128k上下文窗口，支持6种语言、双推理模式。架构细节等全开放，联合创始人强烈推荐，称是3B领域SOTA。