「幻觉缺陷」共找到 431 篇相关文章
用两个简单模块实现分割理解双重SOTA！华科大白翔团队等推出多模态新框架
华中科技大学和金山办公团队联合提出语义增强特征提取器（SEFE）和交错局部视觉耦合（ILVC）模块，构建多模态大模型LIRA，解决现有模型分割不精确和理解有幻觉问题，在分割和理解任务上达SOTA。
直播预约 | SwS: 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点？
该论文提出强化学习场景下的启发式数据合成流程（SwS），利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，弥补推理缺陷。对其扩展后适应性更广，在多基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。
大概念模型：AI 推理的新范式
大概念模型（LCM）是自然语言处理新范式，侧重结构化推理和理解，与 LLM 不同。它依赖结构化知识，可模拟专家思维，解决当前 AI 缺陷，文章还介绍其架构、应用、局限，探讨与 LLM 结合的未来发展。
突袭Cursor，Windsurf抢发自研大模型！性能比肩Claude 3.5、但成本更低，网友好评：响应快、不废话
当地时间5月16日，Windsurf推出首个AI软件工程模型家族SWE - 1。此系列含三款模型，性能比肩Claude 3.5且成本更低。开发者试用评价不错，但也指出存在幻觉问题。Windsurf旨在提升软件开发速度，后续将持续投入。
后AlphaFold时代的冷思考，AI制药的破与立 | GAIR live 028
雷峰网等组织“后AlphaFold时代AI制药的破与立”线上圆桌，三位学者探讨AI制药问题。指出算力难颠覆生命法则，数据有缺陷，还给出赛道选择建议，提及AI Agent重塑科研关系及中国AI制药优势与挑战。
伦理防线不可靠！分布偏移诱导，大模型进入暗黑模式
香港理工大学与西北工业大学联合研究指出，当前大语言模型对齐机制仅实现表层合规，预训练时内化的有害知识仍潜藏。遇数据分布偏移，模型“黑暗模式”易被激活。26个主流模型中22个在攻击下失效，凸显现有范式缺陷。
SAPO：让强化学习告别“硬剪切”
强化学习是提升大语言模型推理能力的核心技术之一，但现有基于组的策略优化方法面临 token 级重要性比率高方差问题。GRPO 和 GSPO 采用硬剪切有学习信号丢失等缺点。为此提出 SAPO，用平滑门控函数替代硬剪切，实验效果良好。
英伟达Thor芯片屡屡延期：车企被迫转身，供应链迎来机遇
英伟达原计划的Thor芯片因架构和设计缺陷多次跳票，性能大幅缩水至约700TOPS，打乱国产车企规划，小鹏、理想等厂商回调旧方案或加速自研。同时，也为国产芯片企业带来机遇，推动市场走向多元竞争。
自搜索强化学习SSRL：Agentic RL的Sim2Real时刻
本文由多机构联合完成，引入自搜索强化学习SSRL。它利用结构化prompt和format reward提取模型world knowledge，降低幻觉。还探索Sim2Real有效性，验证SSRL训练模型在真实场景泛化性，且所有训练数据等已开源。
AI玩宝可梦找出30年前代码Bug！谷歌论文介绍AI通关全过程，复杂任务都能解
谷歌Gemini 2.5系列技术报告花长篇幅介绍Gemini 2.5 Pro玩《宝可梦蓝》，它通关游戏，展现出创造力与长期规划能力，还发现游戏代码Bug，但也有幻觉、思维定势等问题。Claude 4已加入比赛。