「基准集」共找到 1340 篇相关文章
清华姚班团队,开源具身智能视觉语言动作(VLA)模型工具箱,打造行业通用技术底座
清华姚班团队所在的原力灵机公司,开源了基于PyTorch的视觉语言动作(VLA)模型工具箱Dexbotic。它能打造通用底座,解决行业研发困境,其预训练模型表现出色,还与Hugging Face合作推出评测平台。
斯坦福与Adobe新研究,模仿蒸馏技术轻松让200亿参数图像生成高质量大模型
斯坦福大学和Adobe研究院联手,用pi - Flow技术让200亿参数文本到图像大模型4步内生成高质量、高多样性图片。此前少步生成有质量和多样性问题,他们推出GMFlow和pi - Flow解决难题,LakonLab是其背后工程支撑。
大模型推理学习新范式!ExGRPO框架:从盲目刷题到聪明复盘
上海人工智能实验室等团队提出经验管理和学习框架ExGRPO,能科学管理经验。与传统RLVR方法比,它在不同基准提升性能,尤其复杂推理任务,还揭示滚雪球效应,为模型推理训练提供新思路。
SOTA级的Embedding模型!F2LLM模型、数据、代码全部开源,人人可用
Embedding 模型应用广泛,但主流模型训练困难。蚂蚁集团与上海交大推出 F2LLM,含 0.6B、1.7B、4B 系列模型,仅用六百万数据微调基座,在 MTEB 榜单领先且完全开源。介绍了其数据、训练、测评等情况。
超越ZIP的无损压缩来了!华盛顿大学让大模型成为无损文本压缩器
华盛顿大学SyFI实验室提出LLMc,利用大型语言模型进行无损文本压缩。基准测试显示其压缩率优于传统工具,且项目已开源。不过,当前版本存在效率、吞吐量等问题,应用范围也主要在自然语言。
从科学论文自动生成视频
该项目解决学术演示两核心问题,用智能体PaperTalker生成视频,还设Paper2Video基准评估。介绍了PaperTalker使用步骤,含环境、配置、推理,也说明了Paper2Video评估指标及运行方法。
OpenAI最新开发者“全家桶”:Apps SDK、Agent Builder、ChatKit深度解读与实测
长假期间,OpenAI在2025 DevDay宣布开发者生态重大升级,引入“Apps in ChatGPT”及其SDK和AgentKit工具集。文章深度解读Apps SDK、Agent Builder、ChatKit,介绍功能、使用方法和体验,还提及OpenAI的AI大平台战略。
Sora2还在5秒打转,字节AI生视频已经4分钟“起飞”
字节和UCLA联合提出Self - Forcing++方法,无需更换模型架构或重收集数据集,就能生成分钟级长视频,最长达4分15秒,高质量且开源,在长、短时长生成上性能领先。
推理token减少46%!Meta新方法缩短思维链,告别重复推导
Meta等联合提出元认知复用机制,让模型总结解题思路,提炼为“行为”存于“行为手册”。实验显示,该机制在数学基准测试中显著优化,保持准确率时最多减少46%推理token使用量。
腾讯重磅开源:端到端文档转换VLM,中英文错误率双料最佳!
腾讯开源端到端文档转换视觉模型POINTS - Reader,可将文档图片转结构化文本。它基于POINTS1.5架构,支持中英文。在OmniDocBench基准上,中英文错误率暂列最佳,具零后处理简单等亮点。