「基准集」共找到 1340 篇相关文章
李飞飞押注的「世界模型」,中国自研Matrix-3D已抢先实现了?
中国自研世界模型Matrix-3D可单张图生成3D世界,效果对标李飞飞的World Labs,还能实现更大范围探索。它有诸多优势,技术上有创新,数据集有特点,应用前景广泛。
Cursor终结者?Grok 4正式登顶!马斯克扬言编程碾压,20万N卡年赚47亿美金!
时隔5个月,xAI发布通用模型Grok 4,后续还将推编码、多模态代理和视频生成模型。Grok 4已上线,有三个订阅版本。马斯克称其智能超博士生,在多基准测试中领先,编码或超Cursor。
DeepSeek R1 迎来小更新大升级,性能直逼 OpenAI o3!
昨日,DeepSeek 发布 R1 大模型最新版本 DeepSeek - R1 - 0528 并开启公测。虽官方未附详细技术说明,但用户反馈推理和输出有改进,也有性能方面的不同看法,其在基准测试表现佳。
DeepSeek-R1今天一次「小更新」,颠覆了大模型格局,网友:尽快放R2
昨晚,DeepSeek官方宣布其R1推理模型升级到最新版本(0528),并公开模型及权重。该版本参数量高达6850亿,采用MIT许可证,性能提升明显,在多个基准测试中成绩优异,网友实测代码能力也大幅提升,但仍存在过度思考问题。
都在卷「让大模型多循环几遍」,这个7B模型LoopCoder v2说:多循环 1 次就够了
一项新研究表明,7B小模型LoopCoder v2在正常计算外多循环一次,就能在SWE - bench Verified基准上大幅提分。继续增加循环次数,性能反而下降。研究还算了‘收益 - 成本’账,给出选择循环次数的诊断方法。
Monet:赋予多模态大模型如人类一般的抽象视觉思考能力
文章介绍了Monet模型,它实现了训练MLLM直接在连续隐空间思考的方法,内化视觉思考能力。还阐述了多模态模型隐式推理训练的难点,提出SFT+RL训练框架,构建数据集,经测试,Monet提升了视觉推理能力。
超94%类别第一!3D点云异常检测与修复新SOTA | ICCV'25
3D点云异常检测在制造等领域重要,但传统方法有丢细节、难修复问题。上海科大与密歇根大学团队提出PASDF框架,借助相关技术达成检测修复一体化,实验显示精准稳定,在两大基准上成绩优异。
抖音&LV-NUS开源多模态新模,以小博大刷新SOTA,8B推理比肩GPT-4o
抖音SAIL团队与LV - NUS Lab联合推出多模态大模型SAIL - VL2,以中小参数规模在106个数据集实现性能突破。该模型从架构、数据、训练三方面创新,后经全链路优化,在多数据集验证中表现卓越。
英伟达韩松团队新作:具有后神经架构搜索的高效语言模型
英伟达韩松团队推出基于后神经架构搜索的高效语言模型Jet - Nemotron,在基准测试中表现出色,准确率与Qwen3等相当甚至更优,生成吞吐量大幅加速。模型构建经多步骤优化,代码和预训练模型将开源。
VLA统一架构新突破:自回归世界模型引领具身智能
北京智源研究院联合中科院自动化所提出 UniVLA 全新 VLA 模型架构,基于全离散、自回归机制建模多模态信号,后训练引入世界模型。它刷新多项基准纪录,在真机操控和自动驾驶有潜力,为多模态感知决策融合带来新思路。