「幻觉控制」共找到 696 篇相关文章
机器人「看片」自学新技能:NovaFlow从生成视频中提取动作流,实现零样本操控
布朗大学和机器人与人工智能研究所团队提出 NovaFlow 框架,利用视频生成模型常识知识,让机器人“看片”自学。它将任务理解与控制解耦,通过生成视频提取动作流,实现零样本操控,为通用机器人提供新路径。
月吞100万亿Token!AI中转站OpenRouter赚爆了
OpenRouter宣布完成1.13亿美元B轮融资,估值达13亿美元。它每周处理25万亿个tokens,全球用户超800万。其提供AI推理统一控制层,解决企业多模型管理难题,开源模型崛起使其价值凸显。
任意条件,「可控」文生图扩散模型综述 | TPAMI'25
北京邮电大学团队在顶级期刊IEEE TPAMI发布综述,探讨文生图扩散模型可控生成技术,将核心问题概括为如何注入新型条件信号并稳定控制,从任务和方法层面梳理技术,还提及应用场景与未来方向。
上海AI实验室造出首个「通才」机器人大脑:看懂世界+空间推理+精准操控全拿下
上海人工智能实验室联合多家单位提出通用具身智能大脑框架VeBrain,能集成视觉感知、空间推理和机器人控制能力。它统一三类任务语言建模范式,有“机器人适配器”,配套VeBrain - 600k数据集,性能测试表现出色。
追平GPT-4o,数学基测96.3%高分,Hermes4 来了
Nous Research推出新一代大模型Hermes 4系列,其有混合推理和长度控制机制,还能用DataForge“造”数据,经Atropos质检。它在数学等领域表现佳,追平GPT - 4o,是开源AI对巨头的挑战。
腾讯提出Vision-SR1:让模型真正学会“看图思考”,而不是“蒙答案”
视觉语言模型(VLMs)存在视觉幻觉和语言捷径问题,限制其可靠性和泛化能力。腾讯提出Vision - SR1训练方法,通过推理分解和自我奖励机制,不依赖外部监督,提升模型视觉感知和推理可靠性。
企业级 AI Agent 的终极王牌:从 0 到 1 带你理解 “本体论” 与 6 块核心“积木”。
文章指出大部分企业Agent项目因幻觉、跑偏等问题失败,引出基于“本体论”的企业“本体”工程。介绍企业AI困境、现有工程手段不足,阐述本体可补企业“语义层”及构建本体的6块核心“积木”。
小哥硬核手搓AI桌宠!接入GPT-4o,听得懂人话还能互动,方案可复现
国外小哥Matthieu Le Cauchois受皮克斯台灯机器人启发,手搓AI桌宠Shoggoth,接入GPT - 4o,能与人互动。它结构简单可复现,采用低级和高级控制层,策略经仿真和真实环境验证有效。
你写的Skill,正在拖慢模型?策略式Gene才是正确答案
EvoMap团队与清华围绕‘Skill拖慢模型’问题研究,提出‘Gene’概念。经实验,Gene在控制模型表现上优于Skill,还定义了GEP协议。其成果在CritPt基准测试表现出色,为Agent经验复用提供新方向。
GPT-5.4 发布,OpenClaw 要被替代?OpenAI 新模型会自己用电脑了,还顺手把编程能力拉满
今天,OpenAI 发布 GPT-5.4,将推理、编程和计算机使用能力整合,具备原生电脑操作能力,提升了工具使用效率。它成本降低、幻觉减少、编程能力更强,但 API 价格较高。其或与 OpenClaw 抢夺入口。