「多项选择题」共找到 513 篇相关文章
刚刚,中国语音AI连拿多项全球第一!
本文报道阶跃星辰推出StepAudio 3全系列五款音频大模型,覆盖听、说、理解、交互、创作全语音链路,拿下三项第三方评测全球第一,分析了语音AI行业从单点竞赛转向全栈体系竞争的新趋势。
智能体新范式Chain-of-Agents,多项任务新SOTA
论文提出Chain-of-Agents (CoA) 范式,结合多智能体系统与工具集成推理优势。通过多智能体蒸馏和智能体强化学习训练智能体基础模型(AFM),实验显示其在Web和Code任务上达新SOTA,效率、泛化性佳。
LLM规划能力飙升79%!Google:内在自我批评技术拿下多项SOTA
Google DeepMind研究《通过内在自我批评提升大语言模型的规划能力》,不借助外部验证器,让LLM反复“自评+重写”,使Blocksworld准确率从49.8%升至89.3%,还介绍了方法及跨模型验证情况。
让RAG真正读懂“言外之意”!新框架引入词汇多样性,刷新多项基准SOTA
ACL 2025研究提出Lexical Diversity - aware RAG (DRAG) 框架,将词汇多样性引入RAG检索与生成,解决现有方法痛点。它有两大创新模块,实验在多基准提升准确率,还将在多模型上增益,代码即将开源。
开源即屠榜!UniME多模态框架登顶MMEB全球训练榜,刷新多项SOTA纪录
格灵深瞳等团队联合发布通用多模态嵌入新框架UniME,刷新MMEB训练榜纪录。它是两阶段框架,经文本判别知识蒸馏和困难负样本增强指令微调,在多任务达SOTA,项目已开源。
ICML 2025 | 清华、上海AI Lab等提出傅里叶位置编码,多项任务远超RoPE
长文本能力对语言模型重要,但现有模型训练窗长有限,流行的RoPE也有局限。清华、上海AI Lab团队用傅里叶分析解读其不足,提出傅里叶位置编码FoPE,提升长文本泛化能力,实验表现超RoPE。
A 路径 VS B 路径:先攻新加坡还是直取美国?中国科技出海的生死选择题
文章围绕中国科技出海展开,对比 A、B 路径,分析中美市场特点,指出中国软件市场是试炼场,还阐述开源项目全球化路径,认为新加坡可作出海首站,最后推荐 AICon 北京站活动。
谷歌深夜放出 IMO 金牌模型,多项测试力压 Grok 4、OpenAI o3!网友评论两极分化
昨夜谷歌向 Google AI Ultra 订阅用户推 Deep Think 功能,Gemini 2.5 Deep Think 模型获 IMO 金牌。它是多智能体模型,通过并行思维输出答案,在多领域及测试中表现佳,但网友评价不一。
更大,还能更快,更准!蚂蚁开源万亿参数语言模型Ling-1T,刷新多项SOTA
10月9日,蚂蚁开源万亿参数语言模型Ling-1T。它延续自研高效MoE架构,在编程、数学推理等多维度测试表现亮眼,还能兼顾精确与效率。此外,它在多场景实用性强,其创新设计提升了能效比与性能。
图像、视频一模搞定!字节全能原生多模态本地可部署
字节开源原生多模态模型Lance,仅3B激活参数,40G显存就能跑,已登顶huggingface趋势榜。它能进行图像与视频的理解、生成、编辑等操作,在多个基准测试中表现优异,多项性能居首。