UniTEX是香港科技大学与Light Illusion团队联合开发的创新3D纹理生成框架，彻底突破了传统UV映射的限制。该技术引入了"纹理函数"概念，将纹理定义为3D空间中的连续函数，完全绕过了拓扑歧义问题。配合精心设计的大型…详细

3D纹理生成扩散Transformer纹理函数

研究人员训练了13,440个大型语言模型，发现熵最小化方法仅需一个未标记数据和10步优化，就能实现比传统强化学习更好的性能提升。这种"单样本熵最小化"完全无监督，基于两个简单假设：语言模型生成过程本质上是随机的…详细

大型语言模型熵最小化强化学习

这项研究首次从图论视角探索大语言模型的知识结构模式，揭示了模型知识的三峰分布特性、节点度数与知识水平的正相关关系，以及知识同质性现象——拓扑位置相近的实体往往具有相似的知识水平。基于这些发现，研究团队…详细

人工智能图神经网络知识结构

大模型时代，玛丽·米克尔（Mary Meeker）的名字可能大家不一定熟悉，但是在互联网时代，这位被可被誉为“互联网女皇”的。她是美国风险投资家和前华尔街证券分析师，专注于互联网及新兴技术领域。玛丽·米克尔（Mar…详细

人工智能AI趋势数据中心算力

毫无疑问，Agent，也就是智能体已经预定了今年的最火AI关键词。不知道明年会不会是AGI呢，既然OpenAI和Anthropic的预测都是在2027年左右。而在Agent领域，非常有发言权的一位就是吴恩达。LangChain前不久的开发者活动…详细

LangChainAgent智能体通用AGI

本文评测了 Google 最新 AI 视频生成工具 Veo 3，从音频生成、功能局限、等待时长及费用限制等方面展示其优劣，适合 AI 爱好者体验，但专业创作者可能会感到不便。…详细

人工智能AI视频创新应用

在千亿模型满天飞，MOE架构正流行的当下，一个在AI领域名不见经传的企业，贝壳找房，发布了一款32B的稠密模型，AM-Thinking- V1。在包括AIME在内的多项AI基准测试中，这款中等参数模型碾压了满血版671B DeepSeek-R1，…详细

AM-Thinking-V1大模型AI基准

北京时间5月21日，百度发布2025年第一季度财报,这场会议不仅仅是一次常规的财务数据披露，更像是百度在AI时代战略布局的全景展示,李彦宏在开场发言中，将2025年第一季度形容为一个“稳健的开局”。…详细

字节跳动大模型多模态

首尔国立大学研究团队提出了"多模态对抗组合性"(MAC)基准测试，评估预训练多模态表示(如CLIP)在理解文本与图像、视频、音频关系时的组合性弱点。研究使用大语言模型生成欺骗性文本，通过样本成功率和多样性双重指标进…详细

人工智能多模态表示组合性理解

SridBench是首个评估人工智能模型科研插图绘制能力的基准测试，由中国科学技术大学等机构研究团队创建。该测试包含1,120个来自自然科学和计算机科学13个学科的高质量样本，并设计了六维评估标准。实验结果显示，即使…详细

人工智能图像生成科研插图基准测试多模态大模型评估

ChartLens是马里兰大学与Adobe研究院合作开发的创新技术，专门解决多模态大型语言模型在图表理解中的"幻觉"问题。这项研究提出了"后验细粒度视觉归因"方法，能够将AI对图表的分析结果与图表中的具体视觉元素（如特定…详细

人工智能视觉归因图表理解

这篇论文介绍了一个名为"CrEval"的创新框架，用于跨领域评估文本创造力。研究团队构建了"CreataSet"数据集，包含超过10万条人类水平和100多万条合成创意文本，涵盖87个领域。基于此训练的CrEval评估器在与人类判断的…详细

人工智能文本创造力评估大型语言模型

这项研究由清华大学和新加坡国立大学团队完成，系统探讨了大推理模型在事实查询任务中的幻觉问题。研究发现，仅通过单一训练阶段（仅SFT或仅RL）开发的推理模型更容易产生幻觉，而完整SFT+RL流程训练的模型幻觉较少。…详细

人工智能大语言模型模型幻觉

这项由香港理工大学和复旦大学联合领导的研究提出了"自适应无分类器引导"(A-CFG)技术，用于改进AI文本生成。传统CFG使用静态无条件输入，而A-CFG能识别模型在生成过程中最不确定的部分，动态地重新掩码这些低置信度标…详细

人工智能扩散语言模型生成质量优化

这项由中国科学院大学、新加坡国立大学、浙江大学和耶鲁大学研究人员联合发表的研究提出了VF-EVAL，一个专门评估多模态大语言模型对AI生成视频提供反馈能力的新基准。研究通过四项任务：连贯性验证、错误感知、错误类…详细

多模态大语言模型视频评估基准AI生成内容

伊利诺伊大学香槟分校研究团队开发了SafeScientist，一个安全优先的AI科学家框架，能主动拒绝不道德或高风险任务，并在整个研究过程中确保安全。该框架整合了四层防御机制：提示监控、智能体协作监督、工具使用控制和…详细

人工智能安全科学发现自动化多智能体系统

近日，在北京举办的以“连接无界·智护未来”为主题的Qorvo媒体日上，Qorvo结合产业背景与数据，深入分享了Qorvo 在Wi-Fi 8、UWB、Matter、SSD电源管理等多个前沿应用领域的技术路径与市场潜力。…详细

QorvoUWBWi-Fi 8

ETH Zürich等机构研究人员提出TrustVLM框架，解决视觉-语言模型预测可信度问题。该方法利用模型中存在的"模态差距"，创新性地结合图像到文本和图像到图像的相似度，实现无需重新训练即可大幅提升误分类检测性能。在…详细

人工智能视觉-语言模型可靠性研究

这项研究提出了个性化安全概念，解决大语言模型对不同用户采用统一安全标准的问题。研究团队创建了PENGUIN基准测试集评估模型在处理高风险场景时的个性化安全能力，并开发了RAISE框架高效获取关键用户信息。实验表明…详细

人工智能大语言模型安全个性化交互