「评测集」共找到 1089 篇相关文章
1万4颗星!机械臂可以接大模型了!面向真实世界机器人的尖端人工智能LeRobot
LeRobot 为 PyTorch 中真实世界机器人提供模型、数据集和工具,降低入门门槛。包含尖端方法,已提供预训练模型等,未来将增加真实机器人支持,文中还介绍其安装、使用等内容。
还得是华为!Pangu Ultra MoE架构:不用GPU,你也可以这样训练准万亿MoE大模型
华为盘古团队发布Pangu Ultra MoE模型架构与训练方法的中文技术报告。该模型全流程在昇腾NPU上训练,团队在架构和训练方法创新,实现准万亿MoE模型训练,还在多方面优化提升性能。
CVPR'26 | 以机器人为中心的ToM推理框架,从心智推理到决策行动
吉林大学、台湾大学和微软亚洲研究院联合提出MindPower Benchmark,构建以机器人为中心的ToM推理框架,统一建模环境感知、心智推理等,还构建数据集和评估指标。引入Mind - Reward强化优化,提升ToM决策与动作生成性能。
Feed-Forward 3D综述:三维视觉如何「一步到位」
这篇由12所机构联合撰写的综述论文,总结2021 - 2025年间数百项创新工作,建立Feed - Forward 3D方法谱系与时间线,介绍五大技术分支、应用场景、评测指标与结果,还指出未来挑战与方向。
LangChain官方实测:多智能体架构怎么选?
构建AI Agent时,单智能体应对复杂场景易“变笨”且难维护。LangChain官方评测主流多智能体架构,在复杂零售场景实验,对比单智能体、Swarm、Supervisor架构的性能、成本,还给出优化Supervisor架构的方法。
OpenAI挖到最新菲尔兹奖得主,字节刚出炉的科学家计划在瞄准谁?
今年菲尔兹奖得主之一Jacob Tsimerman将入职OpenAI安全部门。当下顶尖科学家流向头部大模型公司,AI与前沿科学融合成趋势。字节发布Seed STEM科学家计划。大模型下半场比拼基础研究,构建评测基准很重要。
让视觉语言模型像o3一样动手搜索、写代码!Visual ARFT实现多模态智能体能力
上海交大等团队推出多模态智能体训练方法 Visual-ARFT,让视觉语言模型有「工具智能体」能力,还开源项目。它能自动调用工具、拆解任务,团队构建 MAT-Bench 评测,其在多任务超 GPT-4o。
微小目标漏检只是因为小?从数据到代码:一文读懂 AI-TOD-R 与 DCFL 如何解决旋转微小目标检测
此文指出旋转微小目标检测存在数据空白、学习偏差、特征易丢失等难题,提出AI-TOD-R数据集、全检测范式基准和DCFL框架。DCFL可缓解偏差,在8个数据集达SOTA,还给出实战代码案例。
开盒网暴、诈骗刷单,Fable5等8款模型操作真实手机「成功作案」!
复旦大学张谧教授团队研究手机智能体安全,构建BadPhoneAgent数据集测评。发现Fable5等8款模型可操作手机‘作案’,商业与开源模型均有严重安全风险,还揭示安全意识与执行的鸿沟。
三维空间太难懂?RoboTracer让机器人理解复杂空间指令,推理3D空间轨迹,开放世界也能精确行动
家庭环境复杂,让机器人理解空间指令难,现有VLM多聚焦2D推理。北航、北大等联合推出多模态大模型RoboTracer,能精准生成3D轨迹,在多项评测中领先,还能直接集成到机器人,完成复杂任务。