GPT-5败下阵,这款中国AI拿下全球第一,众多医生已在用它做诊断
GPT-5败下阵,这款中国AI拿下全球第一,众多医生已在用它做诊断在多数基层门诊里,一个医生往往要从早忙到晚,患者一拨接一拨。
在多数基层门诊里,一个医生往往要从早忙到晚,患者一拨接一拨。
随着生成式 AI 的快速发展,从文本生成图像、视频,到构建完整的三维世界,AI “创造空间” 的能力正以前所未有的速度突破边界。然而,现有 3D 场景生成方法仍存在明显局限:模型往往直接输出每个物体的几何参数(位置、大小、方向等),结果容易出现漂浮、重叠、穿模等问题;场景结构缺乏逻辑一致性,难以编辑或复用,更无法像程序那样精确控制空间关系与生成逻辑。
长期以来,多模态代码生成(Multimodal Code Generation)的训练严重依赖于特定任务的监督微调(SFT)。尽管这种范式在 Chart-to-code 等单一任务上取得了显著成功 ,但其 “狭隘的训练范围” 从根本上限制了模型的泛化能力,阻碍了通用视觉代码智能(Generalized VIsioN Code Intelligence)的发展 。
近年来,Stable Diffusion、CogVideoX 等视频生成模型在自然场景中表现惊艳,但面对科学现象 —— 如流体模拟或气象过程 —— 却常常 “乱画”:如下视频所示,生成的流体很容易产生违背物理直觉的现象,比如气旋逆向旋转或整体平移等等。
谷歌AI掌舵人Jeff Dean点赞了一项新研究,还是出自清华姚班校友钟沛林团队之手。Nested Learning嵌套学习,给出了大语言模型灾难性遗忘这一问题的最新答案!简单来说,Nested Learning(下称NL)就是让模型从扁平的计算网,变成像人脑一样有层次、能自我调整的学习系统。
华东师范大学智能教育学院发布OmniEduBench,首次从「知识+育人」双维度评测大模型教育能力。测评2.4万道中文题后,实验结果显示:GPT-4o等顶尖AI会做题,却在启发思维、情感支持等育人能力上远不及人类,暴露AI当老师的关键短板。
从影像诊断到手术指导,从多语言问诊到罕见病推理—— 医学AI正在从“专科助手”进化为“全能型选手”。
今日,科技圈爆出了一则重磅猛料。11月12日消息,@新浪科技从知情人士处获悉,字节跳动的Seed研究员任赜宇于昨日离职,离职原因为“多次泄密遭公司开除” 。
华为在世界模型上又有新动作:投了一家物理AI公司。
“我最近喉咙像刀割一样痛,还伴随鼻塞,但没有咳嗽……这是染上流感,还是又中招了?”