「输出判断」共找到 525 篇相关文章
EMNLP2025 | LLM多次回答一致就一定正确吗？非也
随着LLMs在高风险领域广泛应用，其输出的事实性错误引发安全质疑。中科院计算所和美团团队论文揭示自我一致错误，传统检测方法对此失效，提出跨模型探针法提升检测能力。
蒙娜丽莎让大模型们几乎全军覆没！网友：懂了，AI不会眯眼睛
日本艺术家北冈秋吉创作的蒙娜丽莎图难倒一众大模型，ChatGPT、Gemini等表现不佳，国产玩家如豆包等也有判断失误。不过o3 - Pro一次性答对，GPT - 4o尝试三次猜对。
想做成好的AI应用，先从把它砍成“一小时版本”开始「吴恩达老师开发心法」
吴恩达老师分享AI开发实用建议，若开发时间有限，应缩减项目范围，直至能在现有时间内完成。如他将“观众模拟器”项目精简，在短时间构建基础版本，获多方面收获。
从输入指令到代码落地：Cline AI 源码浅析
文章从源码角度剖析 Cline AI 将自然语言指令转化为编程任务的过程，包括启动调试、前端输入、主进程处理、任务初始化、构建提示、模型请求等环节，指出核心是 prompt 组装和 tools 调用。
中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【九】｜ 层归一化：神经网络的稳定器
本文是系列文章第九篇，介绍了神经网络中的层归一化。先回顾标准差、标准分概念，指出其可使差异可控稳定。接着说明层归一化将原思想用在神经网络，还加入可学习参数，最后总结其作用与应用位置。
翁荔最新万字长文：Why We Think
北大校友、前OpenAI华人VP翁荔发布万字长文《Why We Think》，围绕“测试时计算”和“思维链”，探讨提升模型性能的方法，涉及心理学类比、基于Token的思考、分支与编辑等多方面内容。
Seedance 2.5 + 预演台，我只花了很少的钱，做出了一段《变形金刚》迈克尔·贝式运镜
作者分享用 Seedance 2.5 加 updream 复刻《变形金刚》迈克尔·贝式运镜的经验。先预演再生成可省成本，介绍预演台操作，经四步完成复刻，最后检查三项指标判断是否成功。
Claude Code没有“魔法”
资深工程师 Daisy Hollman 在演讲介绍了 Claude Code 插件设计与上下文工程原语，以及 Anthropic 内部多 Agent 工作流。指出定制模型可放大能力，上下文窗口是关键，还探讨多种插件抽象与工作流扩展方式。
VLM会描述视频，却未必用对参考图：RefCaptioner让参考图与视频语义精准对应
多模态大模型处理多参考图与视频对应关系能力不足。为此提出 RefCaptioner，强化模型对参考图识别感应能力、优化输出格式与奖励函数；还构建 MRVBench 评测基准，实验显示其表现优异。
行业迎来大洗牌！4万 Agent 挤进一个机柜，AI Infra 要如何构建？
当 AI 从聊天机器人变为 Agent 后，AI 基础设施逻辑改变。浪潮信息副总经理赵帅判断，Agent 迫使 AI 基础设施重新分工，带来新的 CPU 计算需求。企业需关注资源分配、成本控制、系统重构等问题。