「幻觉评估」共找到 935 篇相关文章
港大开源 Paper2Slides，一条命令，把论文变成专业幻灯片！
在AI辅助办公赛道，PPT生成一直是竞争热点，但存在好看不好用、好用不准确的问题。港大开源的Paper2Slides项目，能一条命令把论文转成专业幻灯片，还能做海报，解决了AI幻觉问题。
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。
美团LongCat扎扎实实做了件难事：LLM数学新天花板AMO-Bench
美团LongCat团队联合高校推出AMO - Bench，用50道原创奥赛级难题评估LLM数学能力。它解决现有基准测试痛点，经四重把关构建，测试显示顶级模型表现不佳，也揭示模型提升空间大。
谷歌、OpenAI同日发布模型，一个最快最具性价比，一个主打「人情味」
深夜谷歌和OpenAI相继推出新版本大模型Gemini 3.1 Flash - Lite、GPT‑5.3 Instant。前者专为大规模智能设计，性价比高、速度快；后者让日常对话更稳定实用，减少幻觉，提升了多方面表现。
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。