「数据问题」共找到 5184 篇相关文章
EMNLP2025 | 解耦视觉与推理,港大探索视觉语言模型"眼智分离"新范式
当前大视觉语言模型处理复杂推理任务时,常过分依赖语言知识,忽视图像关键信息。港大等团队提出ProReason框架,其蒸馏的ProReason - VL和ProReason - Q3模型性能提升显著,为LVLMs发展提供方向。
OpenAI两位首席最新采访信息量好大!终极目标是“自动化研究员”,招人并非寻找“最出圈”的人
OpenAI首席科学家Jakub Pachocki和首席研究官Mark Chen在采访中爆料,谈到GPT - 5将推理引入主流、实现自动化研究员目标、强化学习未到瓶颈等,还阐述用人标准、算力分配等问题。
登顶多模态推理榜MMMU!UCSD新方法超越GPT-5、Gemini
加州大学圣地亚哥分校团队开发的DreamPRM-1.5在MMMU测评榜夺冠,超越GPT-5、Gemini 2.5 Pro Deep-Think。它细化加权粒度到样本,有Instance Table和Instance Net架构,采用双层优化与生成式奖励模型。
119 页硬核报告丨AI 2030:算力、能源与科研的未来预测
Epoch AI 受 Google DeepMind 委托编写报告,探讨 AI 规模扩张至 2030 年在计算、投资等方面的影响,认为扩张很可能持续,还会加速多领域科学研发,虽预测有不确定性,但 AI 会成关键技术。
腾讯混元开源AI绘画新框架:24维度对齐人类意图,让AI读懂复杂指令
腾讯混元团队开源PromptEnhancer框架,通过“思维链提示重写”提升AI绘画文本 - 图像对齐精度,复杂场景准确率提升17%以上。还开源高质量基准测试数据集,为研究提供支撑。
多模态BUG修复新SOTA:慕尼黑工大GUIRepair登上SWE-bench Multimodal榜单第一
自动化修复软件缺陷是长期目标,多模态问题修复受关注。慕尼黑工业大学团队提出GUIRepair,融合APR与GUI Testing知识,登上SWE - bench Multimodal榜单第一,为多模态软件自动修复开辟新路。
2025科技圈最新职位:“Vibe Coding擦屁股工程师”,专治老板们的决策性Bug
生成式AI兴起后,科技公司CEO用其取代员工致大量裁员。但“氛围编程”效果不佳,AI生成代码常需修复,“氛围编程清理专家”应运而生,市场需求或不断增长,不过网友对此看法不一。
超越90%城市规划师!清华、MIT等提出人机协作新范式 | Nature子刊
清华大学联手MIT等机构提出「大语言模型+规划师」新框架,让AI作「智能规划助手」。框架含概念设计、方案生成、效果评估三阶段,实验显示AI表现超九成人类规划师,未来将人机协同。
提速30倍,Meta重新定义了新一代RAG!
LLM时代,RAG成知识密集型任务标准范式,但处理长上下文时面临延迟高、内存贵问题。Meta超级智能Lab针对RAG特殊结构优化,提出REFRAG框架,有独特训练策略,实验效果显著。
“扁平+拓扑”双索引,85页PDF"秒级"推理,MMRag幻觉率骤降76%
文章聚焦多模态长文档视觉问答,介绍现有LVLM - based和RAG - based技术路线及困境。提出MMRAG - DocQA方案,引入‘分层索引 + 多粒度检索’,设计双索引建模相关性与依赖,用互补策略实现证据互补。