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AI画手总是六根手指?阿大/美团/上交首次系统量化扩散模型计数幻觉
阿德莱德大学、美团和上海交通大学团队首次系统研究扩散模型“计数幻觉”问题。构建CountHalluSet数据集套件量化该问题,揭示其与采样条件的关系,还提出JDM模型缓解计数幻觉。
LeapEMU生态计划启动:共筑RISC-V软件新生态
9月19日,“RISC-V软件生态研讨会”在珠海举办,会上发布全球首款支持超128核RISC-V RVA23企业级模拟平台LeapEMU及其生态建设计划,提出“两个目标、一个循环”理念,规划三阶段建设路径。
刚刚,马斯克「金色擎天柱」首曝!这双真人手刷屏,50万年薪岗危了
Salesforce创始人放出全新Optimus视频,其金色外观、类人手部引关注,网友猜测Optimus 3要来了。马斯克称今年目标产5000台,2026年达5万台。同日,Figure公司的02能自主装碗入洗碗机。
告别无效计算!新TTS框架拯救19%被埋没答案,推理准确率飙升
现有TTS方法存在路径同质化和中间结果利用不足问题。华为诺亚方舟实验室等机构提出SRCA框架,含检查点注入、答案聚类搜索和检查点候选增强组件,实验显示能提升推理准确性、效率,降低成本。
迈向可信AI:LLM幻觉的分析与优化
随着LLM广泛应用,其幻觉现象成AI落地关键挑战。文章分析LLM幻觉成因、优缺点,结合RAG、SFT、强化学习等技术,提出多维度优化方案,为构建可信大模型应用提供理论与实践路径。
DeepMind揭示Reasoning内在机制
近年来大型推理模型在复杂任务表现出色,但推理机制成谜。本文提出用推理图解码其‘思考轨迹’,分析环状结构、直径大小和小世界特性,发现蒸馏模型等特点,为理解AI推理及模型优化指明方向。
突破全模态AI理解边界:引入上下文强化学习,赋能全模态模型“意图”推理新高度
在多模态大语言模型应用多元的当下,对模型理解人类意图需求迫切。阿里巴巴通义实验室团队推出HumanOmniV2,解决现有推理路径问题,其相关代码等开源,在多基准数据集成果突破性领先。
绝美无痕,比你还会P图的Agent!仅通过自然语言指令,灵活使用数百工具,超越GPT-4o达60%
JarvisArt提出多模态大模型驱动的智能Agent,通过理解自然语言指令,协调200+个Lightroom工具,实现媲美专业修图师的非破坏性编辑。其内容保真度超越GPT - 4o达60%,为AI艺术创作开辟新路径。
浙大&港理工等提出InfiGUI-R1:利用强化学习,让GUI智能体学会规划任务、反思错误
多模态大模型驱动的GUI智能体有潜力,但现有智能体面对复杂任务力不从心。浙大等机构提出InfiGUI-R1及Actor2Reasoner框架,通过两阶段训练提升智能体能力,InfiGUI-R1-3B在多基准测试中性能卓越,为GUI自动化工具开辟新道路。
叛变!OpenAI亲儿子竟然选了Kimi K3
OpenAI投资的法律AI公司Harvey,首个自研模型Harvey Tenet选中国开源模型Kimi K3作底座。因原用闭源模型成本高、有竞争风险。Tenet训练成本低、性能佳,显示出可复制路径。