「测试任务」共找到 3369 篇相关文章
可灵 2.1 首尾帧藏师傅外挂教程：两张图→大片，附万能提示词
作者分享可灵 2.1 首尾帧模型测试与使用教程，解决图片和提示词生成难题。介绍三种拿图法，给出 AI 生成提示词方法及原则，还指出可将流程固化、特效升维，提升视频创作效率与价值。
AI浏览器必火！
AI浏览器是面向大众的AI Agent，能满足智能搜索与总结、自动化任务、多模态交互等需求。目前赛道竞争激烈，作者认为Perplexity Comet是最佳产品，能处理网页内容、自动化操作，AI浏览器有望成首个杀手级AI应用。
Meta视觉基座DINOv3王者归来：自监督首次全面超越弱监督，商用开源
Meta推出并开源视觉基础模型DINOv3，采用自监督学习，首次全面超越弱监督，可生成高质量高分辨率视觉特征。它在多任务表现出色，参数和数据量提升，还构建模型家族，已在多领域产生实际影响。
幻觉终结者，PoG给大模型“打补丁”
传统检索方式易给大语言模型带入噪声，知识图谱虽能提供可靠知识，但处理多跳和多实体问题有局限。Paths-over-Graph（PoG）方法通过多跳路径探索、路径剪枝等提高LLMs在复杂任务中的表现，减少幻觉。
OpenAI没开源的gpt-oss基础模型，他去掉强化学习逆转出来了
OpenAI未发布gpt-oss基础模型，Cornell Tech博士生Jack Morris自行逆转gpt-oss模型强化学习，发布gpt-oss-20b-base。该模型可生成任意文本，但不再对齐，还测试了其记忆能力，介绍了诞生原理与技术细节。
大模型再爆弱点！旧记忆忘不掉，新记忆分不出，准确率暴降 | ICML'25
弗吉尼亚大学和纽约大学研究人员用「前摄干扰」概念设计测验PI - LLM，测试大语言模型（LLM）上下文检索能力。结果显示，随干扰增加，模型准确率对数下降至零，提示工程效果有限，需调整模型架构或训练范式。
DeepMind揭示Reasoning内在机制
近年来大型推理模型在复杂任务表现出色，但推理机制成谜。本文提出用推理图解码其‘思考轨迹’，分析环状结构、直径大小和小世界特性，发现蒸馏模型等特点，为理解AI推理及模型优化指明方向。
【博客转载】CUDA Shared Memory Swizzling
文章讨论用swizzling技术处理CUDA共享内存bank冲突，它可重排索引映射避免冲突且不浪费内存。以矩阵转置为例，对比有冲突、填充、swizzling三种实现，还分析了swizzling和填充优缺点。
o3绞尽脑汁仅答对40%的题目，开源模型基本乱猜？MMSI-Bench：多图空间智能试金石
文章介绍了MMSI - Bench，这是用于评估MLLM多图像空间推理能力的VQA基准。它人工构建样本、全面分类任务、采用多样真实数据。实验显示MLLM在多图像空间推理有短板，还开发自动化错误分析流程助力改进。
Knowledge还是Reasoning？具体分析LLM答案正确，不代表思考过程靠谱的问题
斯坦福/加州大学团队指出大模型答案正确不代表思考过程靠谱，传统评估忽略思考路径问题。团队提出双维度评估框架，透视模型思考过程，还测试发现不同领域决胜关键、最佳训练法不同，且框架正解锁新场景。