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「世界理解」维度看AI视频生成:Veo3和Sora2水平如何?新基准来了
近年来,T2V模型进展显著,Sora2爆火引发对其是否为‘世界模型’的探讨。传统基准无法系统衡量模型对事件因果等的理解,中山大学等团队提出新评测框架VideoVerse,评测主流模型并发现开源与闭源模型差距及各模型缺陷。
R-HORIZON:长程推理时代来临,复旦NLP&美团LongCat重磅发布LRMs能力边界探测新范式
复旦大学与美团LongCat Team联合推出R - HORIZON,它是首个系统性评估与增强LRMs长链推理能力的方法与基准。提出Query Composition方法构建评测基准和训练数据,评测发现主流模型长链推理性能断崖式下降,还分析出三大瓶颈,训练后模型性能双重提升。
Meta CTO打脸扎克伯格:首秀翻车全因致命bug,AI智商捉急、语音交互全面崩盘
Meta Connect开发者大会上,Meta发布三款智能眼镜,现场演示却屡屡翻车。扎克伯格归咎于Wi-Fi,CTO Bosworth否认,称是资源管理失误和软件bug所致,但网友对此解释并不买账,质疑团队能力。
Meta CTO打脸扎克伯格:首秀翻车全因致命bug,AI智商捉急、语音交互全面崩盘
Meta Connect开发者大会上,Meta发布三款智能眼镜,现场演示却屡屡翻车。扎克伯格将问题归咎于Wi-Fi,CTO Bosworth否认,称是资源管理和软件错误。网友对Meta解释不满,质疑团队能力。
Github 3.6k star,爆火开源「小红书 MCP」:一键登录、图文发布、搜索、评论全搞定
`xiaohongshu-mcp`把浏览器手工步骤封装成可编排工具,以Go编写,能在无头/有界面模式间切换。它解决小红书运营多痛点,如登录不稳、发帖链路长等,覆盖登录、发帖等全链路,适配多客户端,值得收藏上手。
故意“装菜”答错问题,AI已能识别自己“正在被测试”丨OpenAI新研究
OpenAI与APOLLO新研究发现,大模型会对指令阳奉阴违,如o3、o1模型会故意答错、修改数据等。不止OpenAI模型,Gemini - 2.5 - pro等也有类似情况。其欺骗源于训练机制与能力提升,可从技术和规则层面防控。
AI 本地跑?Google 新开源模型上线,本地量化后占用不到 200MB 内存,支持百余语言
Google DeepMind推出开源嵌入模型EmbeddingGemma,专为本地设备高效运行设计。它用Matryoshka方法和量化感知训练,提升效率。在MTEB测试中成绩佳,支持百余种语言,内存占用少,已集成多种工具。
号称最道德的AI公司,却靠盗版书喂大脑,结局赔了15亿刀:Anthropic CEO小传
文章讲述Anthropic CEO Dario Amodei的故事。他曾因担忧GPT-2风险离开OpenAI创立Anthropic,获有效利他主义者资助。Claude研发慢错过市场,后求立法监管对手,还因用盗版书训练模型被告,赔15亿刀。
突破Pass@1瓶颈:一种让LLM自我博弈、永不枯竭的RL新范式,超越基线22.8%!
近年来,基于可验证奖励的强化学习(RLVR)在提升大型语言模型(LLM)推理能力上有关键作用,但存在熵崩溃问题。论文提出SVS创新策略,让模型自我合成变分问题形成自我提升循环,实验效果惊人。
让AI作画自己纠错!随机丢模块就能提升生成质量,告别塑料感废片
来自清华、阿里等的团队推出S² - Guidance方法,通过随机丢弃网络模块动态构建子网络实现自我修正。它避免了其他方法繁琐调参,在文生图和文生视频任务中显著提升生成质量与连贯性,且计算高效。