比自回归更灵活、比离散扩散更通用,首个纯Discrete Flow Matching多模态巨兽降临
比自回归更灵活、比离散扩散更通用,首个纯Discrete Flow Matching多模态巨兽降临王劲,香港大学计算机系二年级博士生,导师为罗平老师。研究兴趣包括多模态大模型训练与评测、伪造检测等,有多项工作发表于 ICML、CVPR、ICCV、ECCV 等国际学术会议。
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王劲,香港大学计算机系二年级博士生,导师为罗平老师。研究兴趣包括多模态大模型训练与评测、伪造检测等,有多项工作发表于 ICML、CVPR、ICCV、ECCV 等国际学术会议。
AI越来越靠谱,“张雪峰”们急了,6月9日,全国多地结束了2025年高考,焦灼地等待高考成绩出炉的同时,不少考生和家长已经开始研究如何填报志愿。
大模型≠随机鹦鹉!Nature子刊最新研究证明: 大模型内部存在着类似人类对现实世界概念的理解。
宾夕法尼亚大学沃顿商学院生成式AI实验室刚刚发布了两份重磅研究报告,通过严格的科学实验揭示了一个令人震惊的事实:我们可能一直在用错误的方式与AI对话。这不是胡说八道,而是基于近4万次实验得出的硬核数据推理的结论。
奥特曼使用大模型的方法,竟然是错的?
本文第一作者为前阿里巴巴达摩院高级技术专家,现一年级博士研究生满远斌,研究方向为高效多模态大模型推理和生成系统。通信作者为第一作者的导师,UTA 计算机系助理教授尹淼。尹淼博士目前带领 7 人的研究团队,主要研究方向为多模态空间智能系统,致力于通过软件和系统的联合优化设计实现空间人工智能的落地。
2024年,伯克利人工智能研究中心(BAIR)率先提出了一个新概念——复合人工智能系统(Compound AI Systems,简称CAIS)。这个看似简单的术语背后,蕴含着AI系统架构的根本性改变:不再依赖单一LLM的"超级大脑",而是构建多组件协同的"智能生态系统"。
该项目来自百家 AI,是北京邮电大学白婷副教授所指导的研究小组, 团队致力于为硅基人类倾力打造情感饱满、记忆超凡的智慧大脑。
仅用6小时,Claude 4就让研究者了解了如何制造神经毒气——这不是小说情节,而是真实事件。更令人担忧的是,Anthropic自身也无法完全评估风险。这是否意味着这家AI巨头的「安全人设」正在崩塌?
最近的一篇论文中,来自人大和腾讯的研究者们的研究表明,语言模型对强化学习中的奖励噪音具有鲁棒性,即使翻转相当一部分的奖励(例如,正确答案得 0 分,错误答案得 1 分),也不会显著影响下游任务的表现。