「大模型评测」共找到 9435 篇相关文章
清华大学x生数科技:从波形到隐空间,AudioLBM引领音频超分新范式
音频超分辨率是提升音频体验的关键技术,但高频细节损失是挑战。OpenAI的Sora 2树立高保真音频生成标杆,现有学术模型有局限。清华与生数科技团队发表两项成果,AudioLBM展现通用高分辨率音频生成潜力。
Codex给V4-Flash装上眼睛,DeepSeek也会文档OCR
GitHub上的项目codex-vision-proxy让接进Codex的DeepSeek能看图,不用换模型或等官方,装本地代理即可。它还附带视觉工具包,在智能文档解析和OCR上潜力大,证明多模态能力可长在管道上。
姚顺雨Agent能力交卷!腾讯混元Hy3把元宝练成了打工人
腾讯混元Hy3正式版发布,总参数295B、激活参数21B,最大支持256K上下文。它是快慢思考融合的MoE模型,重点提升Coding和Agent能力。其加持下,元宝大升级,能完成办公、生活等多场景任务。
Soul App 又放大招!把 42000 小时数据喂出的“歌神” SoulX-Singer 开源了!
语音合成近年爆发式增长,开源领域也有强大音乐模型。Soul APP联合多机构开源的SoulX - Singer,喂了42000小时数据,主打零样本歌声合成,支持双控制方式,多语言与跨语言能力强,架构先进,评测表现优。
LinearRAG:一种免关系提取的高效 GraphRAG 图构建方法
研究指出 GraphRAG 模型在实际应用中表现常不如朴素 RAG 方法,原因是自动构建的知识图谱质量不佳。为此提出 LinearRAG 框架,有三大核心创新,在四大基准数据集上全面超越现有方法,代码和数据已开源。
RL成本降幅超90%!Meta提出Agent训练新范式DreamGym
传统强化学习(RL)训练LLM Agent面临成本高、任务多样性不足等挑战。Meta团队提出DreamGym框架,以经验合成为核心,通过三大组件协同工作,在多种任务和模型上提升性能,为通用Agent训练开辟新路径。
Shopify分享了他们做Agent的万字踩坑经验
Shopify分享构建生产级AI助手Sidekick的万字经验。构建中遇工具拓展难题,用JIT指令解决;评估是大挑战,建立严谨体系,虽有提升但效果仍有波动,模型还会钻空子,最后强调单Agent系统也强大。
为什么AI总是"记错"你?我们造了一个"合成人生"来测试
现有AI记忆评测只记'事'不记'人',存在数据源窄、不重理解、注入成本高的问题。QuantaAlpha联合高校团队提出CloneMem基准测试,用'数字痕迹'评估AI Clone长期记忆能力,实验有反直觉结论并给出设计启示。
苹果传统强项再发力,视觉领域三种模态终于统一
苹果在大模型领域常受挫,但计算机视觉研究是其强项。其研究团队提出 ATOKEN,这是首个能在主要视觉模态统一处理的分词器,兼顾重建质量与语义理解,成果朝通用视觉表征迈进一步。
Qwen3.8-Max:编程与办公,全面跃升
今日正式发布Qwen3.8-Max,下周将开源其及Qwen3.8 - 27B模型权重。它参数达2.4万亿,在多方面全面提升。开发者可通过千问AI平台获API服务,性价比高。在编程、办公等场景表现出色,用户反馈良好。