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人类秒懂,AI却懵圈:VLM²-Bench揭示视觉语言模型「视觉关联」能力短板

人类秒懂,AI却懵圈:VLM²-Bench揭示视觉语言模型「视觉关联」能力短板

人类秒懂,AI却懵圈:VLM²-Bench揭示视觉语言模型「视觉关联」能力短板

当前,视觉语言模型(VLMs)的能力边界不断被突破,但大多数评测基准仍聚焦于复杂知识推理或专业场景。本文提出全新视角:如果一项能力对人类而言是 “无需思考” 的本能,但对 AI 却是巨大挑战,它是否才是 VLMs 亟待突破的核心瓶颈?

来自主题: AI技术研报
7651 点击    2025-03-15 15:05
何恺明LeCun暴击Transformer命门,9行代码砍掉归一化层!性能反而更强了?

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何恺明LeCun暴击Transformer命门,9行代码砍掉归一化层!性能反而更强了?

Transformer架构迎来历史性突破!刚刚,何恺明LeCun、清华姚班刘壮联手,用9行代码砍掉了Transformer「标配」归一化层,创造了性能不减反增的奇迹。

来自主题: AI技术研报
8275 点击    2025-03-15 14:11
医学可用!推理增强RAG:精准诊断、智能补问、高效解析 | WWW 2025

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南洋理工大学的研究团队提出了MedRAG模型,通过结合知识图谱推理增强大语言模型(LLM)的诊断能力,显著提升智能健康助手的诊断精度和个性化建议水平。MedRAG在真实临床数据集上表现优于现有模型,准确率提升11.32%,并具备良好的泛化能力,可广泛应用于不同LLM基模型。

来自主题: AI技术研报
6710 点击    2025-03-14 16:19