「幻觉率」共找到 504 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。
英伟达再出手！新型混合架构模型问世，两大创新实现53.6倍吞吐提速
英伟达研究者提出新混合架构语言模型 Jet - Nemotron，在达 SOTA 全注意力模型精度时效率卓越，2B 版性能超 Qwen3 等，H100 GPU 上生成吞吐量最高加速 53.6 倍，基于 PostNAS 和 JetBlock 两大创新。
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。
喂给AI的Skill正让它变笨！清华团队发现大模型经验复用的黄金法则
清华大学与EvoMap团队研究发现，给大模型提供详尽纠错Skill会使基准测试通过率下跌，而精简控制指令可提升性能。他们提出将程序化Skill转化为策略基因，经实验证实其更适合驱动智能体测试时演化。
「百万级」视频推理数据集！30+顶尖高校联合发布
AI视频生成已能「画得像」，但不会「想得对」。VBVR推出百万级视频推理数据集，首次系统评测模型对空间、物理、逻辑和抽象的推理能力，发现顶尖模型通过率仅68%，推动视频AI从「视觉模仿」迈向「智能推理」。
DeepSeek-OCR 2再进化，对图像理解已经像人一样逻辑推理了
DeepSeek-OCR 2升级，保持前代高效压缩率和解码效率，引入DeepEncoder V2，模仿人类视觉因果流机制，将图像理解转为逻辑推理，在文档解析领域实现逻辑重构，性能显著提升。
OpenAI：如何用 Codex 在 28 天内极速打造安卓版 Sora
OpenAI发布工程博客，揭秘用Codex不到一个月打造Sora安卓版应用的过程。这款应用上线首日冲至Google Play下载榜第一，24小时内用户生成超百万视频，开发过程耗约50亿tokens，崩溃率仅0.1%。
32个随机数字，1分钟推演地球未来15天丨谷歌DeepMind
谷歌DeepMind发布WeatherNext 2，运行速度比上一代快8倍，分辨率达小时级。其关键是新提出的FGN功能生成网络，通过输入32个随机数字生成多样天气情景，速度快且准确率高，虽有小瑕疵但实用。
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。