「动态语言」共找到 1460 篇相关文章
Nature重磅:图灵预言的AGI早已实现,人类却不敢承认!
《自然》杂志新评论文章称,UCSD研究团队系统论证AI已真正“通用”。当前大语言模型如GPT已展现广域人类级智能,已达专家水平,研究团队还驳斥了对AGI的十大异议。
一个模型读懂所有医学数据,Hulu-Med探索医学大模型开源新范式 | 浙大x上交xUIUC
Hulu - Med是浙大、上交、UIUC等联合提出的通用医学视觉语言大模型,首次在单一模型统一理解医学多类数据。它开源透明,训练成本低,性能媲美GPT - 4.1,为医学AI带来新范式。
自媒体误读了 DeepSeek-OCR:一图胜千言
近期,DeepSeek-OCR引发关注,但很多媒体误读其为OCR工具,实际是视觉语言模型。它是为大文档等场景优化的视觉压缩与识别系统,架构新颖,训练讲究,效果出色,为行业带来新思路。
VC开始靠AI预测未来了
七月,DigClaw的预测框架Rhizome v1在FutureX评测平台取得优异成绩,支持了预测能力可沉淀在基座模型之外的判断。大语言模型不擅长预测,而DigClaw构建了以因果结构为骨架的预测基础设施。
人形机器人控制新突破!敏捷稳定两不误,一个策略让人形机器人完成叶问蹲和跳舞|港大&英伟达&清华
港大、NVIDIA和清华联合团队提出AMS统一人形机器人全身控制框架,首次在单一策略实现动态运动跟踪和极限平衡控制。通过异构数据源、混合奖励机制和自适应学习策略,解决数据限制和优化目标冲突问题。
航空发动机用上大模型:解决复杂时序问题,性能超越ChatGPT-4o实现SOTA|上交创智复旦
上海交通大学李元祥教授等团队提出ITFormer架构,构建EngineMT-QA数据集。ITFormer能融合时序数据与大语言模型,适配多种编码器和模型,在EngineMT-QA预训练后达SOTA水平,实现高效数据分析。
大模型是「躲在洞穴里」观察世界? 强化学习大佬「吹哨」提醒LLM致命缺点
加州大学伯克利分校副教授、强化学习大牛Sergey Levine在博客指出,当前大语言模型(LLM)只是对人类大脑和思维的间接「扫描」,如同被困洞穴看人类智慧「投影」,无法代替真正思维。
ICML 2025 | M+框架来了,增加LLM隐空间记忆,不再受上下文窗口限制
本文提出M+长期隐空间记忆扩展框架,在MemoryLLM之上,将8B级模型有效记忆跨度从不到20k提升到160k+,显存占用不变。它解决了现有记忆模型冗余、冲突难解等问题,为下一代语言模型提供支撑。
米哈游蔡浩宇AI公司首个视频模型曝光了
米哈游蔡浩宇的AI公司Anuttacon首个视频模型LPM 1.0曝光。它可通过多模态形式生成动态角色,有超绝情绪演绎、实时视频生成等能力,背后技术架构复杂,目前未正式上线。
上科大何旭明团队新作:克服简单样本偏置,让多模态模型学会「难题优先」
上海科技大学何旭明团队针对多模态模型幻觉问题,提出DA-DPO框架。该方法不依赖额外人工标注,通过动态调整样本权重,缓解简单样本偏置,在降低幻觉率同时提升综合能力,具成本效益。