「双维度评估框架」共找到 2361 篇相关文章
北大、字节、中科院自动化研究所等提出图像并行生成新范式
北大、字节等团队发现多模态模型先思考后作画会降低图像语义保真度，因自回归架构有误差传播问题。为此提出并行多模态扩散框架MMaDA - Parallel，构建ParaBench基准，多项优化后在测试中击败Bagel。
Nature子刊：太空中建数据中心，无限能源，浙大首次证实可行！
浙江大学和新加坡南洋理工大学新研究探索太空碳中和数据中心可行性。太空有太阳能与散热优势，提出轨道边缘和轨道云数据中心方案，还建立全生命周期碳效率评估体系，虽有挑战但前景好。
自我进化Agent综述：通往超级智能的进化之路
当前大型语言模型面对新知识、动态环境时存在固定参数瓶颈，自进化智能体研究应运而生。本论文作为该领域首部系统性综述，提出革命性框架，解析自进化智能体技术脉络与未来挑战。
为什么 LLM 搞不定复杂任务？ReAct 与 Reflexion 技术综述
文章指出大语言模型处理复杂任务存在事实幻觉、缺乏实时信息等问题。介绍ReAct将推理和行动结合，及Reflexion在其基础上添加评估反思机制，探讨两者结合优势，还提及未来发展方向。
AAAI 2026｜视频大语言模型到底可不可信？23款主流模型全面测评来了
合肥工业大学与清华大学团队推出视频大语言模型综合可信度评测基准 Trust-videoLLMs，对 23 款模型从五维度 30 项任务评测，揭示性能格局，指出模型现存问题，还开源评测框架等。
上科大何旭明团队新作：克服简单样本偏置，让多模态模型学会「难题优先」
上海科技大学何旭明团队针对多模态模型幻觉问题，提出DA-DPO框架。该方法不依赖额外人工标注，通过动态调整样本权重，缓解简单样本偏置，在降低幻觉率同时提升综合能力，具成本效益。
CrowdStrike联手Meta发布AI安全基准，让AI在真实网络攻击中证明自己
美国网络安全巨头CrowdStrike与Meta在Fal.Con 2025大会联合推出开源基准测试套件CyberSOCEval，旨在评估AI大语言模型在真实SOC环境下的网络安全能力，它源于Meta之前框架，开源供全球开发者使用。
不靠海量数据，如何精准喂养大模型？上交Data Whisperer：免训练数据选择法，10%数据逼近全量效果
上海交通大学等团队提出 Data Whisperer，首个免训练的注意力驱动数据选择框架。它利用模型自身能力打分挑数据，无需训练与人工标注，用 10% 数据让微调效果逼近全量数据，在多方面领先传统方法。
AI抹平了执行力，一个人的价值该重新怎么算
AI 把执行成本压到近乎零，让公司原有的评估制度失灵，出现领导不会下需求、执行力无区分度、产出不稳定等症状。旧体系重执行流量，AI 时代更看重判断势能，组织、管理者和个人都需重新校准。
斯坦福临床医疗AI横评，DeepSeek把谷歌OpenAI都秒了
斯坦福最新大模型医疗任务评测，构建含35个基准测试的MedHELM综合评估框架。结果显示，DeepSeek R1以66%胜率领先，o3 - mini等模型也各有表现，还分析了成本效益。