「指令集」共找到 804 篇相关文章
打破确定性魔咒!北航团队提出VBF++:用“不确定性建模”刷新多模态视频推荐 SOTA
北京航空航天大学和北京邮电大学联合提出VBF++框架,将多模态融合从“点估计”升级为“分布建模”。它由上下文感知先验、推荐引导的对抗优化和元学习三大组件构成,在多个数据集上刷新SOTA。
完爆ChatGPT!谷歌这招太狠:连你的「阴阳怪气」都能神还原
谷歌发布Gemini 2.5 Flash原生音频模型,可保留语调进行实时语音翻译,实现拟人化交互。还具持续监听、风格迁移等功能,提升开发者所需的函数调用、指令遵循等能力,另有实验产品Disco。
GPT-5.2发布,真正的牛马打工人专属AI来了。
OpenAI十周年凌晨2点发布GPT - 5.2。它在部分跑分上提升不大,但在ARC - AGI - 2和GDPval评测集表现亮眼,上下文处理能力也大幅加强。将开放给会员使用,价格比5.1贵。
HaluMem:让AI记忆系统的“幻觉”现形——首个面向记忆系统的操作级幻觉评测基准
过去一年,AI Agent的‘记忆能力’成热门话题,但AI记忆存在幻觉问题。为此发布操作级幻觉评估基准HaluMem,它能精准定位幻觉来源,评估主流记忆系统,为构建可靠记忆系统提供方向。
解决Agent幻觉:HaluMem精准定位记忆系统的“说谎”环节!
近年来,LLM和Agent在记忆管理上存在挑战,现有评估方法无法定位幻觉来源。论文提出HaluMem评估基准,通过三大任务和两个数据集揭示记忆系统幻觉行为,为开发可靠记忆机制提供指导。
连肝12小时!一轮狂刷1500篇论文,写4.2万行代码,AI科学家卷疯科研圈
Kosmos是一款全程无需人类插手的AI科学家,最长能连续工作12小时,平均一次研究读1500篇论文、写4.2万行分析代码,79%研究结果可被人类复现,已在多领域有7个真发现。
北大彭一杰教授课题组提出RiskPO,用风险度量优化重塑大模型后训练
北大彭一杰教授课题组提出 RiskPO,解决大模型后训练陷入「均值陷阱」问题。它将风险规避理念融入优化目标,用「关注奖励分布左尾」替代「追求整体均值」,在多领域数据集上表现超越 GRPO 等。
登上NeurIPS,Genesis开创无需OCC引导的多模态生成新范式,在视频与激光雷达指标上达到SOTA水平
华中科技大学与小米汽车提出多模态图像 - 点云联合生成框架Genesis,采用两阶段架构和DataCrafter模块。在nuScenes数据集实验显示,其在视频与激光雷达指标达SOTA水平,还提升了下游感知任务效果。
基于离散扩散模型的高效音频修复方法
数字音频时代音频易损坏丢失,传统修复法处理长间隙不佳。本古里安大学研究人员提出基于离散扩散模型的音频修复法,经MusicNet数据集实验验证,该方法在各间隙长度上表现优异。
波士顿动力Atlas人形机器人再现逆天进化:通用AI机器人真的要来了
波士顿动力为Atlas人形机器人训练全新大型行为模型LBMs,它是语言指令驱动的策略模型,能完成复杂操作任务。构建模型有四步骤,实践遵循三大原则,还展示了其多方面操作能力与特点。