「图像合成」共找到 645 篇相关文章
超越英伟达Describe Anything！中科院 & 字节联合提出「GAR」，为DeepSeek-OCR添砖加瓦
中科院与字节联合提出「GAR」，为构建自然图像的Dense Caption提供新思路。GAR具备精准描述、关系建模和组合推理能力，通过引入新组件，兼顾细粒度与全局上下文，在多测试集表现优异，且代码等已开源。
没想到，32B清华DeepDive掀翻深度搜索全场的！
文章指出大模型在真实深网搜索场景表现不佳，核心矛盾是缺‘难搜’数据和多轮工具调用 RL。清华 DeepDive 用数据合成造‘难搜’题，端到端多轮 RL 训练，在 BrowseComp 刷新开源记录，迁移能力也强。
2.12页/秒，MinerU2.5太快了，1.2B硬刚腾讯、阿里
GPT - 4o等刷新OCR榜单，但产业界仍面临文档图像处理难题。MinerU2.5提出1.2B轻量级文档解析模型，采用创新解耦范式，在多基准测试表现出色，单卡吞吐快，还给出可借鉴创新点。
实测GPT-5 Pro：别被普通版骗了！Pro才是OpenAI真正的顶级模型
新智元实测发现GPT-5表现飘忽，但其Pro版本实力强劲。在编程、推理计算、图像识别等多方面表现出色，网友实测后也赞不绝口。此外，文中还介绍了GPT-5提示指南及OpenAI放出旧模型的彩蛋。
超越人类标注，Meta提出CoT-Self-Instruct：如何用"推理式自进化"重塑LLM训练
大语言模型发展需海量高质量训练数据，传统人工标注困境重重，现有合成数据方法也有缺陷。Meta提出CoT - Self - Instruct，通过推理式自进化生成数据，实验证明其在多个任务上超越人类标注数据。
Kimi K2官方技术报告出炉：采用384个专家，训练不靠刷题靠“用自己的话再讲一遍”
Kimi K2官方技术报告公开称霸全球开源模型的秘籍，介绍其训练过程及“秘密配方”，包括MuonClip优化器、大规模Agentic Tool Use数据合成等技术亮点，还提及后阿里通义Qwen3更新击败Kimi K2。
AI打假AI，拿下SOTA丨厦大&腾讯优图
厦门大学联合腾讯优图实验室团队提出AIGI - Holmes方法，创新性采用“大模型+视觉专家”协同架构，解决现有AIGI检测技术瓶颈，在检测、解释能力及鲁棒性评估上均取得最优效果。
奥特曼震撼预言：6个月后，ChatGPT将彻底接管你的人生
OpenAI首席执行官奥特曼预言，未来6个月，下一代AI将彻底看懂用户，实现人机共生。当前OpenAI的Chronicle和Dreaming V3分别在屏幕上下文与对话合成方面有进展，且几乎整个AI行业都在押注记忆方向。
无需训练，如何提升黑箱VLM？CARPRT用「类别感知」给出答案
近年来，视觉 - 语言模型（VLMs）改变图像理解范式，但零样本分类性能对 Prompt 敏感。墨尔本大学 TMLR 小组提出 CARPRT 方案，以“无训练、黑箱适配、类别专属权重”解决提示词语义适配不足问题，已被 ICLR 2026 接收。
真实音频场景，大模型集体挂科！首个原生语音基准MultiChallenge
Scale AI发布首个原生音频多轮对话基准Audio MultiChallenge，撕开大模型靠合成语音评测维持的假象。实验显示，Gemini 3 Pro等模型在真实场景表现不佳，还揭示了模型在语音交互中的三大失败模式。