
CVPR 2025:长Prompt对齐问题也能评估了!当前最大AIGC评估数据集,模型评分超越当前SOTA
CVPR 2025:长Prompt对齐问题也能评估了!当前最大AIGC评估数据集,模型评分超越当前SOTA今年,CVPR共有13008份有效投稿并进入评审流程,其中2878篇被录用,最终录用率为22.1%。
今年,CVPR共有13008份有效投稿并进入评审流程,其中2878篇被录用,最终录用率为22.1%。
在实际应用过程中,闭源模型(GPT-4o)等在回复的全面性、完备性、美观性等方面展示出了不俗的表现。
StyleStudio能解决风格迁移中风格过拟合、文本对齐差和图像不稳定的问题,通过跨模态AdaIN技术融合文本和风格特征、用教师模型稳定布局、引入基于风格的无分类器引导,实现精准控制风格元素,提升生成图像的质量和稳定性,无需额外训练,使用门槛更低!
人类实现AGI之前,在技术、商业、治理方面仍然存在诸多问题——“人与AI能否共处” “算力叙事是否依然奏效” “开源有多大商业价值”等,腾讯科技策划《AGI之路》系列直播,联合合作伙伴,特邀专家、学者直播解读相关议题,对齐AGI共识,探寻AGI可行之路。
对齐科学的主要目标之一,是在危险行为发生之前,预测人工智能(AI)模型的危险行为倾向。
尽管多模态大语言模型(MLLMs)取得了显著的进展,但现有的先进模型仍然缺乏与人类偏好的充分对齐。这一差距的存在主要是因为现有的对齐研究多集中于某些特定领域(例如减少幻觉问题),是否与人类偏好对齐可以全面提升MLLM的各种能力仍是一个未知数。
仅需简单提示,满血版DeepSeek-R1美国数学邀请赛AIME分数再提高。
尽管多模态大模型在通用视觉理解任务中表现出色,但不具备细粒度视觉识别能力,这极大制约了多模态大模型的应用与发展。针对这一问题,北京大学彭宇新教授团队系统地分析了多模态大模型在细粒度视觉识别上所需的 3 项能力:对象信息提取能力、类别知识储备能力、对象 - 类别对齐能力,发现了「视觉对象与细粒度子类别未对齐」
2025年春节,正当千万人沉浸在团圆的喜悦中,DeepSeek,这家被誉为“中国版OpenAI”的AI明星企业,却迎来了有史以来最严重的安全危机:攻击规模:黑客发起了史无前例的3.2Tbps DDoS攻击,相当于每秒钟传输130部4K电影;
因为就在岁末年初,一种全新的技术范式正在开启落地,头部玩家有了爆款证明,引领行业跟进对齐,隐隐成为共识趋势……这种技术范式,就是——VLA。