「选择性生成框架」共找到 3474 篇相关文章
NeurIPS 2025 | ARGRE框架实现高效LLM解毒:自回归奖励引导,安全对齐更快、更准、更轻
北航等机构研究提出自回归奖励引导表征编辑(ARGRE)框架,在LLM潜在表征空间可视化毒性变化路径,实现测试阶段高效“解毒”。实验显示其降低毒性、缩短推理时间,不影响模型能力,优于基线方法。
攻克大模型「表格盲区」!ST-Raptor框架发布,实现复杂半结构化表格的精准理解与信息抽取
半结构化表格布局多样、结构复杂,让自动化数据处理困难。上海交大等团队发布 ST - Raptor 框架,提出 HO - Tree 数据结构及树上操作,构建 SSTQA 数据集,提升表格问答准确率,弥补大模型处理短板。
成本暴降99%!万人大会系统全是AI生成的,Vibe Coding终于真上战场了
百度世界大会2025上,无代码对话式应用搭建平台“秒哒”升级到2.0,能全栈应用一键生成,综合成本降99%。它靠多智能体协作,整合百度生态,后端能力强,还发起黑客松大赛,海外版也上线。
「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。
突破视觉仿真算力瓶颈!新一代具身智能仿真框架开源:高吞吐并行高保真渲染助力规模化训练
具身人工智能向以视觉为中心转型,但面临“看得真”和“训得快”难题。清华大学智能产业研究院等提出GS - Playground通用多模态仿真框架,融合高吞吐量并行物理仿真与高保真视觉渲染,成果被RSS 2026录用,将开源。
创业一年后,李飞飞推出首款可商用世界模型 Marble,任意模态都可生成 3D 世界
李飞飞创业公司 World Labs 推出可商用世界模型 Marble,支持多模态输入,生成的 3D 世界更丰富细致。李飞飞认为空间智能是 AI 下一个前沿,当前 AI 在这方面能力不足,而 Marble 正推动其发展。
BIGAI & 中科大团队提出 MILR: 测试时隐空间推理,让图像生成学会「边想边改」丨ICLR 2026
BIGAI与中科大等团队提出MILR,通过测试时隐空间推理,在不更新模型参数下优化图文表示,提升复杂图像生成能力。该方法在多基准测试达SOTA,还探讨了测试时扩展与奖励模型,未来有诸多拓展方向。
破解「长程智能体」RL训练难题,腾讯提出RLVMR框架,让7B模型「思考」比肩GPT-4o
腾讯混元AI数字人团队提出RLVMR框架,将‘元认知’理论引入RL,通过奖励‘好的思考过程’解决长程任务中智能体的低效探索与泛化难题,经其训练的7B模型表现出色。
北航团队提出新的离线分层扩散框架:基于结构信息原理,实现稳定离线策略学习|NeurIPS 2025
北航彭浩团队提出SIHD框架,基于结构信息原理,自适应构建多尺度扩散层级,实现稳定离线策略学习。通过构建状态拓扑图、用结构信息增益引导扩散、引入结构熵正则化器,在D4RL测试中表现出色。
一款永远不睡觉的 AI Agent 微框架:它会自己琢磨事儿,干完主动来找你汇报!
Laude Institute的AI Agent Audel在无指令下自动修复bug,背后是开源的AI Agent微框架Headlong。它与其他Agent不同,其Agent永远不睡觉,核心由9800行Bash脚本构成,安装简单,提出AI主体性问题。