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卡帕西大模型横评方法太好玩了!四大AI匿名参赛评分,最强出乎意料
卡帕西发布“大模型议会”web app,系统通过OpenRouter调起多模型开会商议,各模型答题、互评、排序,由主席模型给出统一答案。可对比模型差异,模型自评与人类主观或不同,多模型集成或成突破点。
只要科学任务能打分,AI就能实现SOTA结果 | 谷歌最新论文
谷歌最新论文提出,只要科学任务可评分,用大模型+树搜索,让AI大海捞针,就能找到超越人类专家的方法实现SOTA结果。他们开发的AI系统在多领域发明新方法,都达SOTA水平。
CJA|西工大林海涛、张伟伟等:关联函数学习:适用飞行器外形泛化的稀疏气动数据重构方法
本文提出关联函数学习(SFL)方法,通过符号回归挖掘气动力系数复合函数表达式,实现非线性气动数据稀疏重构与状态外推。用少量样本构建数据库,误差 1%-5%,比 Kriging 法样本量减超 90%。
从静态模型到数字生命体:自进化AI Agent综述
近年大型语言模型催生AI智能体发展,但现有系统依赖人工预设,难适应动态环境。论文提出自进化AI智能体,可通过环境反馈自动优化,还提出三定律、四阶段范式演进模型等,开源EvoAgentX框架。
李飞飞押注的「世界模型」,中国自研Matrix-3D已抢先实现了?
中国自研世界模型Matrix-3D可单张图生成3D世界,效果对标李飞飞的World Labs,还能实现更大范围探索。它有诸多优势,技术上有创新,数据集有特点,应用前景广泛。
看遍奥斯卡后,VLM达到电影摄影理解新SOTA|上海AI Lab开源
上海人工智能实验室等推出ShotBench、ShotVL及ShotQA,ShotBench含超3.5k问答对,ShotQA约7万个问答对。ShotVL在ShotBench评测中表现出色,3B参数的ShotVL-3B增益达19.0%,超越GPT - 4o等。
LiteReality来了!用一张扫描图还原真实3D世界
剑桥大学提出 LiteReality,可将室内 RGB - D 扫描数据转为 3D 虚拟副本,支持多种图形渲染功能,适用于多领域。它通过多步骤流程重建场景,还引入新框架解决材质恢复问题,但也存在依赖人工等局限。
Meta最新大模型RL微调:在线DPO/GRPO显著优于离线DPO
Meta和NYU研究强化学习在大模型微调中的有效性,对比离线、半在线和在线训练范式。半在线和在线显著优于离线,多任务结合可验证与不可验证任务能提升性能,还给出不同任务的测试数据。
ICML 2025 | 无需训练,即时对齐大模型偏好
上海人工智能实验室提出TPO方案,可让大模型在推理时快速对齐人类偏好,无需更新模型权重。TPO类似文本形式的梯度下降,在多个基准数据集评测中表现出色,还提供“宽深结合”推理拓展策略。
Cherry Studio 复盘:从 Chat 到 Agent,一款「套壳」开源产品如何推倒重来?
Cherry Studio最初是为用户在不同大模型间切换的聊天客户端,随行业从Chat转向Agent,它开启2.0版本重构,定位转向「个人Agent平台」,底层架构重写,要解决产品复杂性、完善协作等问题。