「图像驱动」共找到 1037 篇相关文章
为什么大模型会产生幻觉？OpenAI最新研究终于搞清楚了
OpenAI发布研究论文剖析LLM幻觉根源，指出当前主流训练与评估体系是核心驱动因素之一。现行评估奖励猜测行为，幻觉起源于预训练的‘下一词预测’，论文还澄清五大误区，建议改革评估体系。
将数据优势发挥到极致：「杭州六小龙」开源搭建空间智能的第一步
大模型时代数据支撑至关重要。群核科技在首届TechDay为空间智能发布空间语言模型SpatialLM 1.5和空间生成模型SpatialGen，前者学会空间语言，后者实现场景多视角图像生成且具时空一致性，SpatialGen已开源。
谷歌Pixel发布汇总：硬件与软件全面AI化，那谁你就学叭
谷歌2025年硬件发布会展示众多AI能力，如Gemini驱动的健康教练、拍摄指导、智能大屏设备等。Pixel 10手机搭载芯片可本地运行模型，还有多项实用AI功能，凸显硬件与软件全面AI化趋势。
吞下17亿图片，Meta最强巨兽DINOv3开源！重新定义CV天花板
Meta训出70亿参数「视觉巨兽」DINOv3并完全开源。它用自监督学习，无需人工标注，可生成强大图像特征，在多任务超专用方案，NASA已用其探索火星，还能推动多行业进步。
Meta华人新秀毕树超，重磅爆料下一代LLM路线！RL+预训练直通AGI
OpenAI前研究员、Meta成员毕树超在哥大演讲指出，AGI需高质数据、好奇驱动探索与高效算法，Scaling Law有效，规模决定智能，终身学习是重点，还探讨了AGI面临的诸多问题与挑战。
Ultralytics & lightly-train：简化计算机视觉模型训练，无需标签
在计算机视觉领域，获取带标签数据成本高、耗时长。开源项目 lightly-train 用未标记图像和视频自监督预训练，减少标注成本与时间，可集成到现有训练管道，支持多种模型架构和应用场景。
不靠海量数据，如何精准喂养大模型？上交Data Whisperer：免训练数据选择法，10%数据逼近全量效果
上海交通大学等团队提出 Data Whisperer，首个免训练的注意力驱动数据选择框架。它利用模型自身能力打分挑数据，无需训练与人工标注，用 10% 数据让微调效果逼近全量数据，在多方面领先传统方法。
OpenAI 的“编程”新范式？其实是瀑布模型的回魂：“听 PM 的话、写需求文档”
在AI工程师大会上，OpenAI研究员Sean Grove提出“规范驱动开发”，认为清晰规范将取代代码成软件开发核心。此观点引发讨论，有人认同，有人反对，也代表了AI编程从“造轮子”到“定方向”的转折。
AI操作网页：browser-use和AI大模型互动解析
文章深入解析开源框架browser - use与AI大模型互动方式。它能自动化在线任务，靠精巧prompt设计和不同类型Message输入实现高效交互，还总结出可用于其他大模型交互场景的技巧。
亚马逊100万机器人上岗！即将超越人类员工？机器人军团接管工作
亚马逊仓库迎来第100万个机器人，其机器人数量快与人类员工平分秋色。从机械臂到AI驱动的Vulcan，物流效率提升25%。公司推出DeepFleet优化路径，还让机器人与订单系统对接，但也引发裁员担忧。