「训练评估体系」共找到 3202 篇相关文章
告别“音画割裂”与“人物崩坏”!AutoMV:首个听懂歌词、卡准节拍的开源全曲级MV生成Agent
现有AI视频生成模型做全曲MV有时长限制、音画割裂和一致性差等问题。AutoMV作为开源多智能体系统,模拟人类影视制作流程,能生成长达数分钟、叙事连贯且音画同步的完整MV。
HumanSense:探索多模态推理边界,打造「察言观色会共情」的全模态交互伙伴
蚂蚁集团与西安交通大学联合提出并开源 HumanSense,含评估基准与推理模型。通过细粒度评测、全模态消融等研究,提出优化策略,项目已在 GitHub 和 HuggingFace 开源,推动 AI 交互体验革新。
港中文联手美团开源“视觉推理通才”!图像视频10类任务一网打尽
香港中文大学MMLab与美团研究团队开源OneThinker模型,它可覆盖图像与视频十类核心视觉任务,在31项测试中表现出色,还展现泛化能力。研究团队搭建数据集,并引入EMA - GRPO算法提升训练稳定性。
首个地球科学智能体Earth-Agent来了,解锁地球观测数据分析新范式
上海人工智能实验室与中山大学联合研发的 Earth - Agent 解决了多模态大语言模型用于地球科学研究的痛点。它将领域知识工具封装化,利用 LLM 智能规划调度。经 Earth - Bench 评估,其在多方面表现出色,未来发展前景广阔。
我们对 Coding Agent 的评测,可能搞错了方向
用户对 Agent 不满常因它「做得不好」,不遵循指令和规范。当前主流评测体系以结果为导向,与真实场景错位。MiniMax 开源 OctoCodingBench 评测集,结果显示模型过程规范遵循不足,未来训练需引入过程监督。
谷歌Agent正在憋大招:AI科学家内测,锦标赛制“炼”想法,一次跑40分钟
谷歌正为Gemini Enterprise开发多智能体系统,能扮演联席科学家提炼想法,实现研究自动化。工作时以锦标赛形式评估想法,一次运行约40分钟,还准备了“想法生成”“联席科学家”等智能体。此外还有“与文档对话”功能。
智谱发布龙虾基座模型GLM-5-Turbo,还适配了一个养龙虾的盒子
智谱发布专为龙虾场景深度优化的基座模型GLM - 5 - Turbo,从底层训练重塑,增强四项核心能力。发布评测基准ZClawBench,模型表现领先。还推出龙虾套餐和安全管理体系,助力企业实现算力自由与安全管控。
VaseVQA:考古领域实现专家级,诊断+补弱RL框架
在文化遗产与人工智能交叉领域,研究人员提出把大型多模态模型放于‘诊断—补弱—精细化评估’闭环训练,配套结构化评测基准,让模型在文化遗产领域接近专家级能力。介绍了技术步骤、数据基准及关键发现等。
从「记忆解题」到「深度推理」:港科大推出首个本科数学动态评测基准 UGMathBench
港科大团队发表在 ICLR 2025 的研究 UGMathBench,是首个本科数学动态评测体系。它涵盖 16 个学科领域,通过变量扰动创建多版本试题,引入创新指标评估模型推理能力,测试结果揭示了当前模型短板。
钉钉上跑出的第一个行业专属大模型落地:准确率超 90% 的妇科专业大模型
近日,壹生检康在钉钉企业专属 AI 平台训练出“豆蔻妇科大模型”,准确率达 90.2%。钉钉构建支持体系助企业构建大模型,后续还将帮伙伴构建模型和智能体,服务中小企业。