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CL-Bench的故事没有结束,生成式CL-Bench:GENIUS来了
北大团队发布GENIUS,用于评估模型生成式流体智力。它构建含510个样本、20个子任务的评测集,测试模型多方面能力。实验显示当前模型流体智力有短板,还提出免训练注意力校准机制提升性能。
ACL2025 | 代码助手火了,但安全吗?所有模型评估结果都很扎心
近期,GitHub Copilot、ChatGPT等AI代码生成工具爆火,效率显著提升,但代码安全性存疑。北大团队用CoV-Eval评测20款主流大模型,结果不佳,论文还给出优化方向,呼吁代码上线前严格测试。
多模态大模型别盲目刷题!诊断-生成-强化闭环,找准盲点 | ICML'26
多模态大模型训练常采用‘题海战术’,存在能力诊断不精准、视觉内容缺乏扩展等问题。北大和山大团队提出DPE框架,通过‘诊断-生成-强化’闭环提升模型能力,实验效果显著,还强调训练应具备诊断能力。
ICCV 2025 | 基于时序增强关系敏感知识迁移的弱监督动态场景图生成
北大王选所团队发表论文 TRKT,针对弱监督动态场景图生成任务目标检测质量瓶颈,提出时序增强关系敏感知识迁移方法,含关系敏感知识挖掘和双流融合模块,实验证明能提升场景图生成质量。
DreamArt!只需一张图,生成可动的可交互物体
生成可动物体是具身智能等领域关键挑战,现有方法有局限。北大团队提出DreamArt框架,从单张图像生成可交互可动物体,经三阶段流程,表现优于基线方法,不过也存在生成不符物理规律等问题。
谷歌做了个论文专用版nano banana!顶会级Figure直出
科研人画论文插图耗时久、要求高,现有大模型搞不定。北大与Google Cloud AI Research团队推出PaperBanana,能按论文方法画顶会级Figure,不仅能从零生成,还能润色丑图,通过多智能体协作实现科研表达自动规范化。
腾讯LLM团队:对下一个 Token 预测的深入剖析,多样性 or 精准度?
最新研究证实RL能增强LLM推理,但成效受限预训练token分布。腾讯LLM部把交叉熵重写成单步策略梯度,用超参压熵,为RL打造‘低熵高信号’起点,经实验验证低熵模型优势明显。
不止是玩!有人利用Clawdbot组建了一个虚拟团队接管公司业务
AI智能客服公司SiteGPT创始人分享利用Clawdbot构建AI智能体团队‘Mission Control’的经验。该团队含10个智能体,可协同工作。系统有心跳机制控成本,还有协同平台,已产出多种成果。
马斯克脑机接口团队成员出走,他们想把“清醒梦”变成消费电子产品
Prophetic AI是一家致力于研发非侵入式头带以诱导清醒梦的初创公司。其核心设备The Halo通过经颅超声刺激实现神经调节,还发布了大模型Morpheus - 1诱导并稳定清醒梦,但此方法论引发了诸多争议。
AI 领域最''不务正业''的团队,可能做了一件最正确的事
马卡龙是一款主打帮助用户更好生活的个人智能体,有深度记忆和生成定制化生活场景小应用两大核心特点。它区别于生产力智能体,有技术积累,基础聊天免费,开发小应用收费。