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速度提升,能力却暴跌?扩散模型做智能体的残酷真相
南洋理工大学陶大程教授团队联合发布评测报告,揭示扩散语言模型在智能体能力上有系统性缺陷,落后自回归模型。还分析其失败原因,提出评测框架,明确能力边界并给出研究建议。
EMNLP 2025 Oral|检索增强 + 两阶段微调:剑桥提出有害内容检测大模型RA-HMD,性能SOTA
多模态有害信息检测是网络内容安全治理的重难点,多模态模型在有害内容检测上有瓶颈。剑桥大学团队提出RA - HMD框架,通过两阶段微调与结构增强,结合检索增强,提升检测性能,被EMNLP 2025接收。
上海AI实验室造出首个「通才」机器人大脑:看懂世界+空间推理+精准操控全拿下
上海人工智能实验室联合多家单位提出通用具身智能大脑框架VeBrain,能集成视觉感知、空间推理和机器人控制能力。它统一三类任务语言建模范式,有“机器人适配器”,配套VeBrain - 600k数据集,性能测试表现出色。
129K Star 的 Deepseek Harness,社区已经把桌面版、插件市场都做好了!
AI Agent 框架 Deepseek Harness 在 GitHub 上已达 129K Star。官方定位为编程 Agent 框架,社区则围绕其开发了三个项目,分别是 deepseek - harness - desktop、awesome - dsh - plugin 和 dsh - desktop,拓展了使用场景与功能。
开源对机器人的价值,远超大模型时代的想象丨唐文斌深度对谈抱抱脸创始人
Dexmal联合创始人唐文斌与Hugging Face联合创始人Thomas Wolf指出当前机器人研究痛点,联合推出开放、统一、可复现的真实世界机器人评测平台RoboChallenge.ai,探讨开源对机器人的价值、评测平台搭建等问题。
港大联手月之暗面等开源OpenCUA:人人可造专属电脑智能体
香港大学 XLANG Lab 和月之暗面等多家机构提出用于构建和扩展 CUA 的完全开源框架 OpenCUA,含注释工具、大规模数据集等,还构建旗舰模型 OpenCUA - 32B,公开代码、数据和模型。
架构师困境:选择已被验证的道路,还是自行开辟一条新路?
开发软件时,团队要做产品功能和架构决策,面临选已验证路径还是自辟新路的困境。使用平台和框架虽能加快开发,但有副作用。团队需通过实验判断何时扩展或替换平台。
好玩!AI模仿人类‘空像错觉’,开启想象力之旅
越南国立大学提出Shape2Animal框架,模仿人类‘空想性错觉’,将自然物体轮廓转化为动物图像。该框架经多阶段流程,结合多种技术生成画面,但也继承了基础模型的一些局限性。
训练即服务!让模型训练回归算法语义,150行代码跑通RL
ModelScope团队开源Twinkle框架,采用Client - Server架构,支持20余种算法组件。开发者约150行代码就能编排复杂RL训练循环,底层调度等交给框架。它兼顾易用性与灵活性,有多种特点和优势,代码已开源。
复旦等推出「第一人称视听基准」,补齐多模态模型「听觉拼图」
多模态大模型在真实世界会“失聪”,现有第一人称视频问答/理解基准长期偏“视觉中心”。复旦等团队推出首个系统评测第一人称声音理解能力的基准EgoSound,能让模型听懂世界,评测显示当前模型与人类差距大。