「幻觉评估」共找到 918 篇相关文章
5 分钟搞懂开源大模型选型核心维度，16G显卡也能选对
文章以作者自身经历引入，指出开源大模型选型易陷入‘越大越好’误区。讲透选型4个核心维度，含实操步骤与避坑指南，还介绍选后评估方法，助新手快速锁定适配模型。
98%财务顾问依赖AI，揭秘7家先锋企业如何解锁商业新格局
OpenAI报告剖析7家前沿公司应用AI经验。如摩根士丹利评估后让98%财务顾问用OpenAI；Indeed用GPT - 4o mini优化职位匹配；Klarna用AI客服助手提升效益等，展示AI重塑企业运营的潜力。
阿里通义的视觉RAG革命！VRAG-RL：基于强化学习的视觉感知RAG框架，性能飙升30%
阿里巴巴通义实验室推出VRAG - RL，融合视觉感知、多模态推理与强化学习，已在GitHub开源。它破解传统RAG处理视觉数据难题，通过创新机制提升性能，在多数据集表现出色，还将向更拟人化和低幻觉方向发展。
2026跳槽暴富指南：这些公司的期权，可能比你的年薪值钱10倍
2026年为中国科技公司IPO大年，众多公司上市后员工获丰厚收益。文章列举小红书、月之暗面等公司，分析其期权价值与上市可能性，给出评估期权的框架及投资风险提醒。
邱锡鹏老师团队发布VehicleWorld：让智能汽车真“智能”
邱锡鹏老师团队发布论文，构建高度仿真的智能座舱虚拟环境VehicleWorld，并提出基于状态的函数调用（SFC）方法。实验显示，SFC大幅提升任务执行准确率和效率，还构建了Vehicle Benchmark进行评估。
76%程序员依赖AI？代码安全挑战解析
GitHub报告显示76%程序员用AI编程，代码安全成挑战。腾讯等团队建A.S.E评测框架，有项目级代码生成等优势，能评估代码安全、质量与稳定性，未来将扩充功能，邀开发者参与。
研究表明：资深开发者在使用AI工具时，完成任务的时间比不使用时延长了19%。
研究通过随机对照试验，发现2025年初资深开源开发者使用AI工具完成任务时间比不使用时延长19%。当前衡量AI能力多依赖标准化评测，可能高估或低估其真实能力，研究旨在更准确评估。
马斯克Grok 4正式发布：世界最大AI超级计算机就训练了这？
Grok 4公开基准测试有进步，但在高级推理测试表现差，视觉理解仍是短板。性能提升多靠整合符号工具，无重大技术创新，‘幻觉’问题没实质进展，xAI官方对道德对齐信心不足。
人类创造力的核心机制，AI已经开始掌握了 | 北大CogSci 2025（Oral）
北大团队论文揭示AI开始掌握人类创造力核心机制，提出IEI框架量化评估AI组合创造力。研究发现GPT - 4等在创意理解超普通人，框架优化可提升AI创意输出质量，论文被CogSci 2025收录。
多模态长文本理解测评首发：46款模型无一攻克128K难关
香港科大等研究者联合提出MMLongBench，用于评估多模态模型长文本理解能力。它覆盖5大类型任务的16个数据集，对46个模型测试显示，闭源和开源模型在长上下文任务均面临挑战，OCR和跨模态检索能力是瓶颈。