「FutureX 动态评测基准」共找到 975 篇相关文章
500美元刷新SOTA！训练成本砍到1/200，华人团队重构视频生成范式
香港城市大学等团队发布图像 - 视频生成模型Pusa V1.0，在基础大模型上引入VTA机制，用3860对视频 - 文字数据、约500美元微调，在I2V超越Wan - I2V - 14B实现SOTA，还解锁零样本任务能力。
大模型「越用越快」！SpeedupLLM首次验证，大降56%推理预算
Emory大学研究者提出SpeedupLLM框架，利用动态计算资源分配和记忆机制，使LLM处理相似任务时推理成本降56%、准确率提升，论文系统性验证了LLM“越用越快”，为AI模型发展提供新思路。
给你一群顶尖AI，如何组队才能发挥最大战力？UIUC用一个新的多智能体协作基准寻找答案
现有的评测基准无法衡量多智能体系统内部的协作效率、沟通质量和竞争策略。为此，伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究者推出 MultiAgentBench，能全面评估 LLM 多智能体系统协作与竞争能力。
kimi 的RL end2end ON LLM
文章分享Kimi Researcher背后技术思考，采用端到端强化学习打造大模型Agent。对比传统方法，凸显其灵活通用、能力上限高、可扩展优势。还展示其在考试榜单成绩提升及智能“涌现”，介绍多应用场景。
一文读懂深度表格数据表示学习 | 南京大学
南京大学团队系统介绍表格表示学习领域，将现有方法按泛化能力分三类，比较DNN与树模型优劣，剖析核心挑战，探讨扩展方向及数据集评估策略，旨在建跨数据集稳健评估体系。
低Token高精度！字节复旦推出自适应推理框架CAR
字节与复旦大学研究人员提出自适应推理框架CAR，能根据模型困惑度动态选短答或长推，在多基准测试中平衡了准确性与效率，打破长文本推理必然性能更好的认知。
谷歌开源基于物理模拟的气象模型，能预测暴雨、台风、大干旱
传统通用循环模型处理小尺度有局限，谷歌开源基于物理模拟的神经通用环流气象模型NeuralGCM，在预测突发恶劣天气出色，还介绍其动态核心、物理模拟模块等，经测试有一定优势。
突破瓶颈，嵌入式AI神经持续学习引擎—Replay4NCL
阿联酋、纽约、巴基斯坦大学研究人员推出Replay4NCL，解决嵌入式AI持续学习难题。它优化记忆重放，有创新架构和训练策略。实验显示其精度高、延迟低、省内存、能耗少，成果将在2025年DAC大会展示。
T-RO综述重构Foundation Model时代机器人操作知识版图
近日，论文《Embodied Robot Manipulation in the Era of Foundation Models: Planning and Learning Perspectives》被IEEE Transactions on Robotics接收，它以High - Level Planning和Low - Level Action Modeling为主线，梳理Foundation Model时代机器人操作发展，分析了现存问题及关键缺口。
OpenAI Astra发布在即，全自动网络攻防能力已突破天际！
OpenAI即将发布的模型Astra，在内部评测中获ExploitBench满分，还发现两个零日漏洞。它能力远超上一代GPT - 5.6 Sol且更听话。不过为安全考虑，OpenAI部署监控，还放慢其研究速度。