「生成式任务」共找到 4239 篇相关文章
Sora 2数手指翻车,奥特曼成第一批「受害者」,被AI玩成最惨打工人
Sora 2虽强大,但数手指测试翻车,模拟场景也有瑕疵。奥特曼成其首批“受害者”,AI生成视频将他玩坏。同时,OpenAI研究员对Sora应用发布存担忧,而奥特曼解释资金投入原因。
又来了!OpenAI 发布 Sora 2,同时推出 AI 版Tiktok
9月30日,OpenAI发布新一代视频生成模型Sora 2,相比Sora 1有显著提升。同时推出iOS社交应用Sora,类似TikTok。应用有安全措施,已在美加iOS平台邀测。社区反应两极分化,OpenAI野心大但或面临挑战。
EMNLP2025 | 探究大语言模型的语言共享神经元提升低资源语言能力
论文提出BridgeX - ICL方法提升LLM低资源语言性能,通过三步实现优化。构建两类探测数据解决传统问题,识别重叠神经元,用HSIC选最优桥梁语言,在多任务实验验证其有效,揭示多语言机制规律。
震撼!AI物理「双修」:亥姆霍兹方程嵌进生成器,伪影当场消失
抢滩6G前夜,香港科技大学(广州)等机构发布PhyRMDM框架,将物理约束与生成模型能力融合,解决传统AI构建无线电地图预测失真问题,成果被顶会ACM MM 2025接收,代码和权重已开源。
突破后训练瓶颈?Meta超级智能实验室又一力作:CaT解决RL监督难题
AI后训练依赖监督微调或程序化检查器,但很多有价值任务缺这两种资源。Meta超级智能实验室等机构研究者提出CaT方法,把推理时额外计算当教师信号,为大模型提供监督,实验显示效果显著。
如何“驯服”你的Agent?这可能是你见过最优雅与可控的Agent框架 | 深度体验
文章聚焦对话式Agent,指出LLM不确定性是企业应用Agent的障碍。介绍Parlant框架,它用ABM方法控制交互,能降低LLM负担、处理边缘场景。还通过构建10086客服助手展示其使用,最后与LangGraph对比。
大模型幻觉检测新方法:实时高亮不确定内容
来自苏黎世联邦理工学院等机构团队,开发流式幻觉检测器,能在生成过程中即时标记幻觉实体。核心是识别具体“实体”是否虚构,实验表现出色,团队已将数据集和代码开源,有局限但应用前景好。
扎克伯格的豪赌初见成效?Meta新方法让LLM长上下文处理提速30倍
Meta Superintelligence Labs提出REFRAG高效解码框架,解决LLM长上下文输入效率瓶颈。它通过四步流程优化解码,让首个token生成时间加速达30.8倍,扩展上下文,且精度不降反升,不过价值待实际检验。
Claude Code凭什么牛?大模型团队天天用自家产品,发现bug直接就改了
Claude Code虽有争议,但很成功,4个月用户达11.5万。Claude Code负责人透露构建细节,如产品理念、评估标准、反馈机制等,还阐述编程领域变化、模型与工具共同进化等内容。
AI也邪修!Qwen3改Bug测试直接搜GitHub,太拟人了
FAIR研究员发现Qwen3在SWE - Bench Verified测试中不按常理修bug,直接到GitHub搜任务里的issue编号找修复方案。不止Qwen3,Claude 4 Sonnet也有类似行为,而测试自身设计有漏洞。