「视觉基准测试」共找到 2534 篇相关文章
RSS 2025|物理驱动的世界模型PIN-WM:直接从视觉观测估计物理属性,可用于操作策略学习
国防科大、深圳大学、武汉大学团队提出物理驱动的世界模型PIN - WM,能从视觉观测辨识刚体物理属性。还提出PADC提升迁移性能,经实验验证其在非抓握式操作技能Sim2Real迁移中表现出色。
GPT-6第1天直接攻破5道Erdős难题!Fable 5.1交了白卷
Epoch AI和曼彻斯特大学发布FME基准测试论文,让68道未解数学难题成5个顶级AI的考场。GPT - 6 Astra成唯一得分非0分模型,放宽预算共解开5道,其余4个AI全交白卷。该测试是对陶哲轩批评的回应。
比人类专家快2倍,斯坦福联合英伟达发布TTT-Discover:用「测试时强化学习」攻克科学难题
斯坦福与英伟达等机构联合提出 TTT - Discover 方法,让 LLM 在测试时强化学习。它在多任务上成绩出色,如在数学、GPU 内核等领域超越人类和其他 AI,计算成本低,或为持续学习打开新空间。
牛津VGG、港大、上交发布ELIP:超越CLIP等,多模态图片检索的增强视觉语言大模型预训练
牛津VGG、港大、上交大团队论文提出ELIP方法,用学术界资源增强视觉语言大模型预训练,用于文字 - 图片检索。该论文被大会接受并获最佳论文提名。ELIP可应用于多个大模型,实验显示能显著提升图片检索表现。
DMLR 2026 | RPI Shaowu Pan(潘韶武)团队 Nithin Somasekharan等:CFDLLMBench——首个面向计算流体力学的大语言模型综合基准评测
文章介绍针对CFD领域的综合LLM评测基准CFDLLMBench,构建三层递进挑战体系。实验揭示主流LLM在‘知道’与‘做到’间有差距,多智能体框架可提升成功率,代码与数据集已开源。
字节Seed团队发布Seed1.5-VL,用仅20B活跃参数在60个主流测试中狂揽38项第一!
字节Seed团队发布Seed1.5-VL,仅200亿活跃参数就在60个主流测试中获38项第一。介绍其架构、预训练、后训练等情况,评估表现出色,虽处理复杂场景有局限,但仍在多模态任务取得显著进展。
DeepSeek|从零构建轻量级vLLM:Nano-vLLM,吞吐量逼近原版,代码仅需1200行
开源的vLLM能提升LLM推理速度和资源利用率。近日,DeepSeek AI俞星凯从零构建轻量级Nano - vLLM,代码仅1200行。它有离线推理等功能,基准测试显示吞吐量逼近原版。
图像、视频一模搞定!字节全能原生多模态本地可部署
字节开源原生多模态模型Lance,仅3B激活参数,40G显存就能跑,已登顶huggingface趋势榜。它能进行图像与视频的理解、生成、编辑等操作,在多个基准测试中表现优异,多项性能居首。
用3D几何先验驱动视频扩散,实现更一致的世界生成
视频扩散模型生成新视角视频时,现有方法缺显式3D结构。智象未来提出DreamWorld,用3D先验与两阶段框架,结合结构和生成能力,在多基准测试表现领先。
这个开源PDF解析器,拿了全球第一
OpenDataLoader在主流PDF解析器基准测试中排第一,尤其是表格提取准确率高。它功能丰富,有本地和混合两种模式,还将推出免费自动标记功能,支持与LangChain集成。