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ICCV 2025 | 打造通用工具智能体的基石:北大提出ToolVQA数据集,引领多模态多步推理VQA新范式
北大团队提出ToolVQA数据集,用于提升基础模型工具使用能力。它含2.3万条样本,贴近真实需求。通过ToolEngine构建,涵盖多工具与任务领域。微调后模型表现佳,代码与模型已开源。
国产类脑大模型适配国产沐曦GPU!长序列推理提速超百倍,仅用2%数据匹敌主流模型
中国科学院自动化所李国齐、徐波团队发布类脑脉冲大模型SpikingBrain (瞬悉)-1.0,借鉴大脑信息处理机制,适配国产沐曦GPU,长序列推理提速超百倍,仅用2%数据匹敌主流模型,探索构建国产自主可控类脑大模型生态。
又一华为天才少年入局具身创业!用视频生成数据训家用机器人,首个模型登顶具身基模榜单
又一华为天才少年周凯文加入具身创企诺因智能。该公司成立不到一年,专注ToC家用具身智能机器人,用视频生成数据训练模型,其KnowinBrain模型登顶具身基模榜单,团队人才密度高。
CJA|西工大林海涛、张伟伟等:关联函数学习:适用飞行器外形泛化的稀疏气动数据重构方法
本文提出关联函数学习(SFL)方法,通过符号回归挖掘气动力系数复合函数表达式,实现非线性气动数据稀疏重构与状态外推。用少量样本构建数据库,误差 1%-5%,比 Kriging 法样本量减超 90%。
为防AI刷题,Nature等顶刊最新封面被做成数据集,考验模型科学推理能力|上海交通大学
上海交通大学王德泉教授课题组提出MAC基准,用顶级期刊最新封面构建测试集,评测多模态大模型能力。研究设计两种含“语义陷阱”的测试任务,发现顶尖模型有局限,还提出DAD方法提升表现,采用双重动态机制。
360开源高质量图文对齐数据集!收纳1200万张图像+1000万组细粒度负样本,让模型告别“图文不符”
360人工智能研究团队的冷大炜博士团队开源FineHARD高质量图文对齐数据集,包含1200万张图像、4000万个边界框及对应描述、1000万组细粒度难负样本,能提升模型图文对齐能力,还介绍了构建方法、分析及应用前景。
基于大模型的领域场景开发:从单智能体到多智能体的React框架设计与实现
作者团队经历从提示词工程到流程编排模式各阶段,现设计架构升级,选用层级指挥模式的React框架,实现单智能体对工具调用的反思规划,后续还将迭代实现多智能体协作,同时提及技术选型、系统架构等内容。
ICML 2026 | 华为GTS提出AI训练数据新方法,Amazon/Google作者团队「光速跟进」:难度自适应训练正在成为新范式
华为GTS研发部AI数据团队提出EDCO方法,将样本难度估计与动态课程编排引入领域大模型微调。该方法用推理熵动态编排训练课程,让模型面对最有学习价值的样本,已被ICML 2026接收。
LeCun亲自官宣!Meta世界模型V-JEPA 2登场!仅用62小时机器人数据,就能实现零样本控制!
Meta发布V-JEPA 2世界模型及三个新基准测试,Meta首席AI科学家Yann LeCun介绍其不同。V-JEPA 2基于视频训练,用62小时机器人数据就能实现零样本控制,还将探索分层式模型和多模态建模。
3D指标超过Nano Banana Pro!浙大开源方案让AI在平面图像里进行立体编辑 | ACM MM'26
当前图像编辑模型处理三维状态常出错。浙江大学ReLER团队提出并开源PhyEdit,用显式3D几何preview指导图像编辑,还加入深度监督,构建数据集和评测基准,成绩超Nano Banana Pro,且GUI也开源。