「代码评估数据集」共找到 4416 篇相关文章
大模型幻觉检测新方法:实时高亮不确定内容
来自苏黎世联邦理工学院等机构团队,开发流式幻觉检测器,能在生成过程中即时标记幻觉实体。核心是识别具体“实体”是否虚构,实验表现出色,团队已将数据集和代码开源,有局限但应用前景好。
Qwen-Scope:看穿大模型的“小心思”
Qwen-Scope是基于Qwen3和Qwen3.5系列模型训练的可解释性模块,通过在隐藏层插入SAE提取可解释特征。它能分析模型行为、优化模型,应用于推理、数据、训练、评估等场景,可前往Huggingface或魔搭体验。
LeRobot v0.5.0 正式发布
LeRobot v0.5.0正式发布,是规模最大的一次发布。在硬件上支持更多机器人,策略模型新增6种,数据集处理优化,还推出EnvHub,代码库也全面升级,此外社区与生态建设也有进展。
ICML 2025 Spotlight | 谁导致了多智能体系统的失败?首个「自动化失败归因」研究出炉
ICML 2025 Spotlight 论文提出「自动化失败归因」新方向,应对多智能体系统失败难诊断问题。构建「Who&When」基准数据集,设计三种初步方法并评估,虽现有方法表现有限,但此研究意义重大,有望助力打造更可靠系统。
Claude Cowork 推出新功能 Dispatch:Claude 从此开启「异地办公」
Anthropic为Claude Cowork推出新功能Dispatch,能让用户用手机给电脑上的Claude派任务。它代码本地运行,保障数据安全,还支持持久对话。目前已对Max订阅用户上线,不过存在多设备支持等问题。
告别「一条路走到黑」:通过自我纠错,打造更聪明的Search Agent
为解决知识实时性和推理复杂性挑战,搜索智能体(Search Agent)应运而生,但缺乏自我纠错能力。腾讯联合清华提出 ReSeek 框架,引入动态自我修正机制,还构建 FictionalHot 数据集评估,实验效果良好。
视觉Token注入CLIP语义,走向多模态理解与生成新范式
腾讯ARC Lab等机构提出全新视觉分词器TokLIP,将低级视觉Token与高级CLIP语义结合,支持端到端自回归训练,可接入LLM框架,降低计算与数据门槛,在多模态任务中表现优异,代码已开源。
首次结合RL与SFT各自优势,动态引导模型实现推理⾼效训练
新一代大型推理模型在复杂推理有进展,核心是ZERO - RL训练法。华为香港研究所小艺团队等合作推出GHPO算法框架,融合在线强化学习与模仿学习,解决了RLVR方法局限,提升模型训练效果,代码数据开源。
零Token部署GraphRAG,LinearRAG做到了~
现有GraphRAG模型在实际应用中常不如朴素RAG,原因是自动构建的知识图谱质量不佳。LinearRAG框架通过Tri - Graph架构、两阶段精准检索和零Token范式重构GraphRAG,在多数据集上超越现有方法,代码和数据已开源。
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。