「多模态评估」共找到 1558 篇相关文章
RecGPT-阿里的LLM推荐系统落地方案
文章介绍阿里RecGPT推荐系统落地方案，包括召回和推荐可解释性两方向。召回采用三塔结构，通过挖掘用户兴趣生成商品标签提升召回多样性。还提及行为序列压缩、推荐归因等，以及大模型微调和评估方法。
全球首次，「AI记忆」开源落地！MIRIX同步上线APP
加利福尼亚大学圣迭戈分校博士生王禹和纽约大学教授陈溪联合推出并开源全球首个多模态、多智能体AI记忆系统MIRIX，还上线桌面端APP。MIRIX性能远超传统方法，首次将记忆分六模块，用多智能体系统控制。
专业医生远不如AI模型？OpenAI推出医疗开源测试基准HealthBench，o3表现最强
OpenAI推出医疗开源测试基准HealthBench，由262位多国医生合作打造，含5000段真实健康对话。评估显示o3综合表现最佳，顶尖AI处理任务能力超无辅助医生，HealthBench更真实专业有区分度，但也有局限。
工程知识引擎：Harness Engineering体系下的工程知识底座
现代软件开发中，AI编程智能体虽能写代码但难理解代码，缺乏工程约束与上下文支撑。为此构建工程知识引擎，整合多维数据源，有向量检索等六大能力，经评估可提升智能体效率与代码质量。
最鲁棒的MLLM！港科大开源「退化感知推理新范式」 | AAAI'26
多模态大语言模型（MLLMs）在真实世界视觉退化下性能崩溃，制约产业落地。港科大等团队开源的Robust - R1被AAAI 2026接收为Oral，提出显式结构化推理新范式，实现质量与鲁棒性双重突破。
硬件只是入场券：AI可穿戴的百万销量背后，软件与场景才是终极战场
InfoQ《极客有约》X AICon 直播探讨 AI 硬件进阶。Plaud、Rokid 等企业代表认为，AI 硬件成功关键在于早布局、结合需求与设计。软硬件一体是核心，可在传统硬件难胜任场景脱颖而出，多模态交互有挑战也有应用。
推理正确率下降65.5%！斯坦福、MIT等用「不等式」拷问AI逻辑极限
大语言模型在数学证明常现推理漏洞，斯坦福等高校团队提出IneqMath基准评估其严谨性。用不等式证明题切入，拆解为子任务，构建评测体系，用LLM - as - Judge审查。结果显示模型推理正确率低，存在结构性缺陷。
All in AI 两年，AI 代码采纳率突破 50%！安克创新龚银：AI 平台一旦过时，我们会毫不犹豫重构
安克创新2023年决定All in AI，探索适配内部运营与新的产品形态。这两年有项目放弃也有成果，如代码采纳率突破50%。其评估AI落地可行性关注业务、技术、团队成熟度，还采取差异化管理应对创新的ROI问题。
阿里重磅开源！Open Code Review：一周 5k star，为你的代码保驾护航
阿里开源 Open Code Review，它前身是内部 AI 代码评审助手，经大规模验证。该工具结合确定性工程与 Agent，解决通用 Agent 评审代码的问题，在准确率、效率等方面表现出色，还介绍了使用方法和评估方式。
一年磨一剑，今年最炸机器人Demo来了！1亿美元种子轮团队出手，单个模型解锁单手打蛋解魔方弹钢琴
Genesis AI发布机器人基础模型GENE - 26.5，让机器人可自主完成烹饪、实验室操作等复杂任务。该团队全栈自研，从硬件、数据、模型到训练评估都有独特方案，曾获1.05亿美元种子轮。