「VAE-LLM数据增强」共找到 3293 篇相关文章
「0污染」LLM理解基准来了！20000道题14个学科全覆盖，来自微软
MMLU-CF是微软亚洲研究院推出的无污染多任务语言理解基准测试，含20000道题、覆盖14学科。通过去污染规则和闭源测试集防数据泄露，保证评估结果可靠，已在Huggingface开放。
ICCV 2025 | UniOcc: 自动驾驶占用预测与推理统一数据集及基准平台
来自多所高校团队在ICCV 2025发表统一基准框架UniOcc，融合多源数据，有体素级运动流标注等创新，提出免真值评估指标，支持协同预测，已开源，能推动自动驾驶迈向新阶段。
成本暴降88%！通义实验室、北大发布ZeroSearch，无需搜索即可激活LLM检索能力
信息检索能力对提升大语言模型推理表现至关重要，但现有方法在训练中面临文档质量不可控和搜索 API 成本高昂两大挑战。为此，通义实验室和北大提出 ZeroSearch 框架，无需真实搜索即可激活 LLM 检索能力，显著降低成本。
马斯克亲自点名Karpathy迎战Grok 5！别神话LLM，AGI还要等十年
OpenAI创始元老Karpathy称AGI仍需10年，指出实现AGI难题多。马斯克点名其与Grok 5编程大战被拒。Karpathy还谈及LLM、强化学习、智能体等观点，主张合理看待AI发展。
谢赛宁团队用RAE实现从8%到84%的飞跃，宣告VAE时代结束
谢赛宁团队用RAE新架构将ImageNet图像生成FID刷到1.13，宣告VAE组件过时。RAE结合先进表征学习成果与强大生成模型框架，解决诸多问题，还为其高维潜空间定制DiTDH架构，性能优异。
LLM协作告别文本形式：直接“脑对脑”，Cache-to-Cache实现语义瞬时传输
现有多LLM系统依赖文本通信，效率低且易失真。论文提出Cache - to - Cache（C2C）范式，让LLMs通过KV - Cache“脑对脑”交流，实现高效精准语义传输，在多类任务中提升性能与效率。
超越RAG，DRAG让LLM准确率飙升45.5%，问题越复杂能力越强
RAG技术虽能让LLM检索资料生成答案，但存在短板，听不懂话里有话。DRAG方法应运而生，有DRA和RSC两大法宝，经对比实验，它在多任务上领先，准确率大幅提升，计算开销小。
斯坦福宣布重磅AI战略重组：将HAI与数据科学合体，李飞飞升任校长顾问
斯坦福大学宣布将HAI与数据科学计划合并，新机构仍称HAI。李飞飞卸任联席院长，任校长AI特别顾问。新机构将围绕跨学科发现、教育变革、社会影响研究开展工作，强调开放原则并拓展国际合作。
让AI看懂科研图表：深势科技开源150万高质量科研图文数据集
深势科技开源OmniScience数据集，含150万个高质量图文对。它利用先进工具攻克图文提取难题，经严格筛选成型，涵盖多学科。还设计重写流水线提升图文语义契合度，基于此训练的模型表现优异。
一个数据集，一年产稿7876篇！AI强力加持，垃圾论文海量爆发
利用美国NHANES公共数据集，结合AI工具，研究者批量生产质量堪忧的论文。这不仅是技术滥用，更是科研评价体系扭曲的缩影。背后有论文工厂作祟，根源在于学术生态的扭曲。