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提速79%!上交大新方法优化企业级AI流程调度 | IEEE ICDCS’ 25

提速79%!上交大新方法优化企业级AI流程调度 | IEEE ICDCS’ 25

提速79%!上交大新方法优化企业级AI流程调度 | IEEE ICDCS’ 25

复合LLM应用 (compound LLM applications) 是一种结合大语言模型(LLM)与外部工具、API、或其他LLM的高效多阶段工作流应用。

来自主题: AI技术研报
7371 点击    2025-07-25 09:51
四款扩散大语言模型全部破防?上交&上海AI Lab发现致命安全缺陷

四款扩散大语言模型全部破防?上交&上海AI Lab发现致命安全缺陷

四款扩散大语言模型全部破防?上交&上海AI Lab发现致命安全缺陷

扩散语言模型(Diffusion-based LLMs,简称 dLLMs)以其并行解码、双向上下文建模、灵活插入masked token进行解码的特性,成为一个重要的发展方向。

来自主题: AI技术研报
7420 点击    2025-07-23 15:04
ICML2025|清华医工平台提出大模型「全周期」医学能力评测框架MultiCogEval

ICML2025|清华医工平台提出大模型「全周期」医学能力评测框架MultiCogEval

ICML2025|清华医工平台提出大模型「全周期」医学能力评测框架MultiCogEval

大语言模型(Large Language Models,LLMs)技术的迅猛发展,正在深刻重塑医疗行业。医疗领域正成为这一前沿技术的 “新战场” 之一。大模型具备强大的文本理解与生成能力,能够快速读取医学文献、解读病历记录,甚至基于患者表述生成初步诊断建议,有效辅助医生提升诊断的准确性与效率。

来自主题: AI技术研报
5475 点击    2025-07-23 13:25
多模态大模型存在「内心预警」,无需训练,就能识别越狱攻击

多模态大模型存在「内心预警」,无需训练,就能识别越狱攻击

多模态大模型存在「内心预警」,无需训练,就能识别越狱攻击

多模态大模型崛起,安全问题紧随其后 近年来,大语言模型(LLMs)的突破式进展,催生了视觉语言大模型(LVLMs)的快速兴起,代表作如 GPT-4V、LLaVA 等。

来自主题: AI技术研报
8154 点击    2025-07-22 09:55
ACM MM 2025 | EventVAD:7B参数免训练,视频异常检测新SOTA

ACM MM 2025 | EventVAD:7B参数免训练,视频异常检测新SOTA

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现有视频异常检测(Video Anomaly Detection, VAD)方法中,有监督方法依赖大量领域内训练数据,对未见过的异常场景泛化能力薄弱;而无需训练的方法虽借助大语言模型(LLMs)的世界知识实现检测,但存在细粒度视觉时序定位不足、事件理解不连贯、模型参数冗余等问题。

来自主题: AI技术研报
5808 点击    2025-07-21 10:28
ACL 2025|自我怀疑还是自我纠正?清华团队揭示LLMs反思技术的暗面

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ACL 2025|自我怀疑还是自我纠正?清华团队揭示LLMs反思技术的暗面

反思技术因其简单性和有效性受到了广泛的研究和应用,具体表现为在大语言模型遇到障碍或困难时,提示其“再想一下”,可以显著提升性能 [1]。然而,2024 年谷歌 DeepMind 的研究人员在一项研究中指出,大模型其实分不清对与错,如果不是仅仅提示模型反思那些它回答错误的问题,这样的提示策略反而可能让模型更倾向于把回答正确的答案改错 [2]。

来自主题: AI技术研报
6242 点击    2025-07-14 15:40
告别数据「噪音」,UCSD大模型推理新方法DreamPRM充当「信号放大器」,登顶MathVista测评榜

告别数据「噪音」,UCSD大模型推理新方法DreamPRM充当「信号放大器」,登顶MathVista测评榜

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使用过程奖励模型(PRM)强化大语言模型的推理能力已在纯文本任务中取得显著成果,但将过程奖励模型扩展至多模态大语言模型(MLLMs)时,面临两大难题:

来自主题: AI技术研报
6511 点击    2025-07-12 11:58
打破大模型编程「数据污染」与「能力虚胖」困境,Meituan-M17团队构建新一代AI编程评测新标准——OIBench

打破大模型编程「数据污染」与「能力虚胖」困境,Meituan-M17团队构建新一代AI编程评测新标准——OIBench

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当前,大语言模型(LLMs)在编程领域的能力受到广泛关注,相关论断在市场中普遍存在,例如 DeepMind 的 AlphaCode 曾宣称达到人类竞技编程选手的水平

来自主题: AI技术研报
8227 点击    2025-07-11 17:05
突破全模态AI理解边界:HumanOmniV2引入上下文强化学习,赋能全模态模型“意图”推理新高度

突破全模态AI理解边界:HumanOmniV2引入上下文强化学习,赋能全模态模型“意图”推理新高度

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在多模态大语言模型(MLLMs)应用日益多元化的今天,对模型深度理解和分析人类意图的需求愈发迫切。尽管强化学习(RL)在增强大语言模型(LLMs)的推理能力方面已展现出巨大潜力,但将其有效应用于复杂的多模态数据和格式仍面临诸多挑战。

来自主题: AI技术研报
7183 点击    2025-07-09 10:59