「SOTA效果」共找到 1195 篇相关文章
告别胶水代码，5倍飚速！无问芯穹首次揭秘，Infra智能体蜂群登场
无问芯穹推出基础设施智能体蜂群，这是新一代基础设施智能化解决方案。它封装多个智能体模块，构建全生命周期智能闭环，提升资源利用率等。在重点客户业务流程落地效果好，能让开发者解放价值。
Nano Banana 邪修之王最强科研成果！教你自定义生图比例！
Nano Banana 出图有分辨率低和比例不可控问题。作者发现用垫图方式可控制其生图比例，已生成图片也适用，还给出操作方法、提示词，介绍不同平台效果及案例图下载方式。
腾讯提出Vision-SR1：让模型真正学会“看图思考”，而不是“蒙答案”
视觉语言模型（VLMs）存在视觉幻觉和语言捷径问题，限制其可靠性和泛化能力。腾讯提出Vision - SR1训练方法，通过推理分解和自我奖励机制，不依赖外部监督，提升模型视觉感知和推理可靠性。
大模型如何推理？斯坦福CS25重要一课，DeepMind首席科学家主讲
Google DeepMind首席科学家Denny Zhou在斯坦福CS25课程分享大语言模型推理见解，总结了四个关键点，阐述推理机制、优化方法及最新进展，还介绍多种推理方法并比较其优劣。
拿下3D生成行业新标杆！昆仑万维Matrix-3D新模型鲨疯了，一张图建模游戏场景
昆仑万维推出3D世界生成框架Matrix - 3D，能从单图像生成高质量、轨迹一致的全景视频并还原可漫游3D空间。它优势明显，还突破多项技术难题，背后是昆仑万维对空间智能的战略布局。
半年研发、1周上线，1秒200行代码爆发？美团研发负责人：靠小团队奇袭，模型和工程能力突破是核心
6月10日美团推出首款AI Coding Agent产品NoCode。美团基础研发平台工程效率负责人程大同在访谈中解答诸多问题，如模型性能优化、产品竞争力、用户使用难点等，还提及产品未来规划和对行业发展的看法。
EvaLearn：AI下半场的全新评测范式！
OpenAI研究员指出传统基准测试难衡量AI实际效用。复旦大学与字节跳动等团队提出全新评测范式EvaLearn，以连续问题求解为核心，构建问题并设评分标准，对九个前沿大模型研究有诸多发现。
Dify × MCP：让工作流不再是孤岛
Dify上新双向MCP功能，能让特定工作流融入通用场景。一个方向可添加现成MCP服务器扩展工具范围，另一方向能将自建工作流转成MCP服务器输出。它解决了工作流上手难、场景窄问题，提升了生产力。
震撼发布！最大人体动作数据集 MotionMillion 正式登场
上海交通大学研究团队构建高效标注流程，发布最大人体动作数据集MotionMillion，含超2000小时、200万条文本 - 动作配对数据。还推出评测体系MotionMillion - Eval，训练70亿参数动作生成大模型，刷新SOTA。
DeepSeek R2没来，Kimi K2来了，VLLM，SGLang首发支持
Moonshot AI发布Kimi K2大语言模型，采用混合专家架构，总参数量达1万亿。其有多项技术创新，在多个基准测试表现突出。发布两版本，用修改版MIT协议开源，vLLM、SGlang首发支持，已上线多服务。