「变分问题合成」共找到 3756 篇相关文章
EMNLP 2026高分论文MathDebugger:当合成数据涌入训练集,如何为数学题做体检?
随着合成数据增多,模型需判断数学数据题目能否被信任。北大DCAI团队提出MathDebugger质检BenchMark,覆盖问答两端,评测主流LLM和PRM。还探究能否判断正误、分类错误、修复数据,证明错误标签可作监督信号。
悲报!Stack Overflow彻底凉了,比18年前上线首月问题数量还少
曾经的程序员问答圣地Stack Overflow凉透了,如今提问数量比18年前上线首月还少。它曾是Google技术搜索默认落点,巅峰时有180多个子站。AI兴起改变开发者习惯,加上自身问题,使其走向衰落。
相机参数秒变图片!新模型打通理解生成壁垒,支持任意视角图像创作
S-Lab等机构研究员提出Puffin统一多模态模型,它能整合理解相机参数与按参数生成对应视角图片的能力。通过“用相机思考”和400万组数据训练,解决此前模型问题,还构建相关数据集和评测基准,性能出色。
GPT-5“变笨”实锤,退休教授出了道井字棋送分题,结果它真送了
退休经济学教授用井字棋简单问题测试GPT - 5,其表现拉胯,与“博士级AI”宣传不符。后续操作离谱,或因OpenAI策略调整。此外,OpenAI在测ChatGPT新功能,奥特曼开始炒GPT - 6。
Claude再次突然变懒,原因竟是它把自己当作一个正在度暑假的欧洲人!
最近Claude表现不佳,又傻又懒。独立AI研究员near曾指出,它把自己当成度暑假的欧洲人。AI专家Alvaro Cintas给出让Claude变积极的建议,反映出AI行为受多种因素影响。
史上最大高质量科学推理后训练数据集开源,快速让Qwen3等变“科学家”
上海创智学院、上海交通大学发布开源科学推理后训练数据集MegaScience,含约125万条问答对,覆盖多学科。它解决了现有数据集的问题,实验显示能提升模型科学推理能力,已完整开源相关组件。
ICCV2025 | One image is all you need,多模态指令数据合成,你只管给图,剩下的交给Oasis
近年来多模态指令数据合成依赖人工设计提示词,成本高。本文提出 Oasis 方法,仅靠图像生成数据,打破传统输入模式,还开源代码库 MM - INF。实验显示其数据多样,能提升 MLLM 性能。
群核科技开源两款空间大模型,想解决 Genie3 没能彻底解决的问题
2025年8月25日群核科技举办TechDay,发布专注3D室内场景的空间大模型,开源SpatialLM 1.5和SpatialGen。两款模型分别解决理解交互和空间一致性问题,有实际应用价值,还介绍了数据飞轮效应及模型相关问答。
AI 时代最大的“幻觉”:我们有了最强工具,却正在失去定义真问题的能力
BAT增长顾问、前快手产品总监杨一溪在全球产品经理大会指出,AI时代人们易迷失在‘可能性’中,失去定义‘真问题’的耐心。他结合案例,从多方面分享增长方法论,强调用户需求洞察的重要性。
0 融资、10 亿美元营收,数据标注领域真正的巨头,不认为合成数据是未来
Surge AI创始人Edwin Chen接受访谈,提出创业应解决问题而非融资,合成数据被高估,高质量数据才是壁垒。他还指出大语言模型竞技场误导训练方向,人类反馈永不过时,数据质量是AI发展首要瓶颈。