人类基准测试大翻车:样本不足、方法不透明,AI性能结论可信吗?
人类基准测试大翻车:样本不足、方法不透明,AI性能结论可信吗?我们经常在一些对比 AI 性能的测试中,看到宣称基础模型在自然语言理解、推理或编程任务等性能超人类的相关报道。
我们经常在一些对比 AI 性能的测试中,看到宣称基础模型在自然语言理解、推理或编程任务等性能超人类的相关报道。
近年来,大语言模型在「写得长、写得顺」这件事上进步飞快。但当任务升级到真正复杂的推理场景 —— 需要兵分多路探索、需要自我反思与相互印证、需要在多条线索之间做汇总与取舍时,传统的链式思维(Chain-of-Thought)往往就开始「吃力」:容易被早期判断带偏、发散不足、自我纠错弱,而且顺序生成的效率天然受限。
硅谷宠物情感智能公司Traini宣布已完成超5000万元人民币融资,资金将主要用于多模态情感模型研发、软硬件产品迭代及海外市场扩张。老股东Tao Foundation及小米联合创始人洪峰继续跟投。
近日,多模态视频理解领域迎来重磅更新!由复旦大学、上海财经大学、南洋理工大学联合打造的 MeViSv2 数据集正式发布,并已被顶刊 IEEE TPAMI 录用。
当模型学会「左右互搏」的那一刻,平庸的模仿时代结束了,真正的硅基编程奇迹刚刚开始。
近年来,多模态大语言模型正在经历一场快速的范式转变,新兴研究聚焦于构建能够联合处理和生成跨语言、视觉、音频以及其他潜在感官模态信息的统一全模态大模型。此类模型的目标不仅是感知全模态内容,还要将视觉理解和生成整合到统一架构中,从而实现模态间的协同交互。
别被 2025 年的模型乱战骗了!这可能是一个巨大的误判。 LifeArchitect在上帝视角复盘:当下的喧嚣不过是爆发前的「基建期」。 到2026年,从6T规模的Grok-5到消失在后台的GPT-6,全行业正迎来一场蓄谋已久的「集体解锁」。 真正的换代不再是变聪明,而是像iPhone焊死iOS那样,让AI彻底成为文明的基础设施。
近日,部分L3级自动驾驶车型已经通过工信部批准正式上路,这标志着这我国自动驾驶产业的新阶段。
咱就是说啊,这届世界杯,真的太有看头了。虽然国足是无缘了,但咱们中国大模型们竟然要集体参赛!参赛要干什么?进行全球首次人机预测大战。
趁着最近各种年度总结都出来了,我们在这篇文章里,也总结了一波 Google 今年在 AI 方向上的发力,给我们的实际体验,又带来了多大的能力提升。在谈论这些产品更新之前,Gemini 和 Nano Banana 两大「基座」模型是绕不开的内容。没有 Gemini 和 Nano Banana,Google 就是巧妇难为无米之炊。