「SOTA结果」共找到 911 篇相关文章
走出 MMLU 的高分幻觉：AI Agent 的「斯坦利时刻」与职场生存法则
文章指出多模态大模型在基准测试分数高，在实际业务流程却像‘职场巨婴’。研究团队构建Trainee - Bench测试顶尖模型，结果显示模型离‘独立上岗’远，凸显提升Agent自主学习性的重要性。
一年一度最值得关注的AI榜单来啦！申报即日启动
时值第四届中国AIGC产业峰会，量子位将评选2026年度值得关注的AIGC企业和产品，结合调研与专家意见，结果5月峰会公布。企业和产品有参选条件与评选维度，报名4月27日截止。
记录下SGLang 开发，编译和Profile的几个小技巧
作者记录在SGLang开源一年学到的开发和Profile技巧。包括解决perfetto可视化PyTorch Profiler结果时kernel丢失问题、PR切换分支方法，还介绍让SGLang无视版本运行以定位bug的方法。
重磅！Anthropic内部神秘模型在黎曼猜想上取得突破：关键下界从41.6%推到67.2%
A厂宣布Claude在黎曼猜想相关问题取得进展，其内部研究版Claude将黎曼ζ函数零点满足猜想比例的已知下界从41.6%提升到67.2%，经数学家验证，结果意外且有新方法。
大模型"温故而知新"实现了！无需历史数据，Octopus 效果超越全数据训练｜CVPR‘26 Octopus
上海交通大学与vivo团队提出全新持续学习框架Octopus，首创无需历史数据的梯度正交化技术。实验显示，它在UCIT基准上表现超SOTA方法，还实现正向后向迁移，适合端侧部署。
李飞飞团队新作：简单调整生成顺序，大幅提升像素级图像生成质量
长期以来，AI生图面临潜空间模型细节损耗、像素空间模型结构混乱速度慢的矛盾。李飞飞团队最新论文提出Latent Forcing方法，通过重排生成轨迹，让像素扩散模型找回效率并刷新SOTA。
用AI写代码效率反降19%！246项任务实测，16位资深程序员参与
研究者让16位经验丰富开发人员完成246项开源代码任务，随机分配是否用AI。结果显示，用AI时完成任务平均时间增加19%，与开发者预测的效率提升24%相反。
一年一度最值得关注的AI榜单来啦！申报即日启动
时值第四届中国AIGC产业峰会，量子位将评选2026年度值得关注的AIGC企业和产品。参选有条件，从多维度评选，报名4月27日截止，结果5月峰会公布。今年5月还将举办2026中国AIGC产业峰会。
一年一度最值得关注的AI榜单来啦！申报即日启动
时值第四届中国AIGC产业峰会，量子位将评选2026年度值得关注的AIGC企业和产品。参选有条件，从多维度评选，4月27日报名截止，结果5月峰会公布。今年5月还将举办2026中国AIGC产业峰会。
「重要性采样」并不「重要」？快手清华ASPO攻克重要性采样权重错配
快手与清华合作团队发现大语言模型结果监督强化学习中，重要性采样机制“失灵”，存在权重错配现象。为此提出算法ASPO，在多基准测试中展现优势，训练更稳定。