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南大团队直击大模型高分神话:人类90分,最强模型仅49分
南京大学傅朝友团队在Google Gemini评测团队邀约下推出视频理解新基准Video - MME - v2。它有创新的分层能力体系与组级非线性评分,经超3300人工时标注。评测显示模型与人类差距大,还揭示传统Acc指标虚高、‘Thinking’并非总增益等现象。
小米神操作!认领榜一神秘模型Hunter Alpha,龙虾之父都忍不住打听
小米官宣MiMo-V2家族三款新模型Pro、Omni和TTS,其中Pro就是此前占领OpenRouter调用量榜单第一的神秘模型Hunter Alpha。它参数规模万亿,性能亮眼,Omni和TTS也实力强悍,此前身份引发全球网友好奇。
逆天!Mata用13个参数26字节让模型正确率从76%飙升至91%
Meta等机构研究人员发布TinyLoRA极致微调技术,配合强化学习,能在几乎不改变大模型原有结构下,用极少数参数激发其推理能力。该技术在数学推理上表现出色,还探索了参数共享策略和存储精度问题。
烧掉数万亿 Token、数百 Agent 连跑一周:Cursor“从零写浏览器”,结果是拼装人类代码?
Cursor CEO分享用GPT - 5.2让系统运行一周从零构建浏览器的实验,产出大量代码。但实验引发质疑,项目编译难通过,代码还依赖成熟库,像是拼装人类代码,且实验成本高。
大模型能否为不同硬件平台生成高性能内核?南大、浙大提出跨平台内核生成评测框架MultiKernelBench
深度学习计算依赖底层内核,当前多由开发者手工编写。南大、浙大推出开源评测框架MultiKernelBench,打破现有评测基准局限,构建模块化评测体系,多模型实测,还指出LLM短板并明确未来方向。
这个AI精准模拟人类行为大脑状态,上Nature了
德国团队开发出人类认知通用计算模型Centaur,登上Nature。它基于Llama 3.1 70B,用5天训练,参数仅Llama的0.15%,能模拟人类在160项实验中的行为,性能超传统模型。
30余家单位确认加入,国内首部AI数据标注标准欢迎参与起草!
数据标注对AI产业发展至关重要,但行业存在合规问题。国内首部AI数据标注合规标准《面向人工智能的数据标注合规指南》应运而生,草案稿研讨会已召开,30余家单位已加入,现诚邀相关单位参与起草。
大模型全员0分!谢赛宁领衔华人团队,最新编程竞赛基准出炉,题目每日更新禁止刷题
谢赛宁等人出题,让o3、Gemini - 2.5 - pro等模型全军覆没。LiveCodeBench Pro是实时基准测试,题库每日更新。此前称LLM编程超人类专家,本次测试并非如此,最好模型难题通过率也为0。
谷歌:全栈AI之王
随着Gemini 3模型与第七代TPU的发布,谷歌打破OpenAI与英伟达主导的市场叙事。其全栈AI战略从底层基础设施到用户产品全覆盖,TPU进化、软硬件契合,吸引大客户,C端产品成发展引擎。
实测美团 LongCat:快到极致,但是别说追平 DeepSeek
AI科技评论实测美团LongCat-Flash-Chat,它是中量级对话模型,主打“快”,几乎零延迟。但在推理、抗污染能力等测试中,相比DeepSeek-V3.1,逻辑链条松散,缺乏清晰判断。速度与逻辑哪个更重要,值得思考。