这项研究提出了CURE框架，通过强化学习让大语言模型同时学习编写代码和生成单元测试两种能力，无需使用标准代码作为监督。团队开发的ReasonFlux-Coder模型在仅用4.5K编程问题训练后，便在多个基准测试中超越了同类模…详细

人工智能强化学习代码生成

南京大学与字节跳动联合团队开发的MotionSight系统，为多模态大语言模型提供了"动态视觉增强"能力，解决了现有AI系统在理解视频细粒度动作方面的困难。这一零样本方法通过对象中心的视觉聚光灯和动态模糊技术，显著提…详细

计算机视觉多模态大语言模型视频理解

M?FinMeeting是由苏州大学和阿里云研究团队开发的创新性金融会议理解评估数据集，支持英语、中文和日语三种语言，涵盖全球行业分类标准(GICS)定义的11个行业部门，包含摘要生成、问答对提取和问题回答三项任务。研究…详细

金融科技自然语言处理大型语言模型

这项研究创建了"Visual CounterFact"数据集，通过展示与常识相悖的图像（如蓝色草莓）测试视觉语言模型如何平衡视觉输入与记忆知识。研究发现，模型往往会被视觉输入左右，即使被问及通用知识问题。团队开发了"像素与…详细

视觉语言模型多模态理解可解释AI

SEALQA是维吉尼亚理工大学研究团队开发的新型基准测试，旨在评估搜索增强型语言模型在面对矛盾、嘈杂或无用搜索结果时的推理能力。它包含三种测试：SEAL-0（极具挑战性的核心问题集）、SEAL-HARD（更广泛的困难问题集…详细

人工智能搜索增强型语言模型推理能力评估

这篇论文提出了"计划与预算"框架，解决大型语言模型在推理任务中的效率问题。研究者发现模型存在"推理失调"现象——简单问题上过度思考，复杂问题上思考不足。他们开发了贝叶斯预算分配模型(BBAM)作为理论基础，将推…详细

人工智能效率大型语言模型计算资源优化

康奈尔大学团队提出的"神秘语言模型"(Eso-LMs)创新性地融合了自回归和掩码扩散模型的优势，实现了两种范式间的平滑过渡。研究最大突破在于首次为掩码扩散模型引入KV缓存技术，同时保留并行生成能力，使推理速度比标准…详细

人工智能语言模型扩散模型

这项由LMU慕尼黑大学研究团队进行的研究，首次深入探索了代码语言模型如何在内部表示和处理多种编程语言。研究通过分析Llama系列模型的中间层表示和神经元激活模式，发现模型在处理代码翻译任务时会经过"英语思维"的…详细

人工智能神经网络解释性编程语言处理

这项研究提出了首个统一的可解释AI生成内容检测框架IVY-FAKE，能同时处理图像和视频。研究团队创建了一个包含15万多个带有详细注释样本的大型数据集，并开发了IVY-XDETECTOR模型，不仅能准确识别AI生成内容，还能用自…详细

人工智能计算机视觉AIGC检测

这项研究提出了RARE框架，全面评估检索增强生成系统面对现实干扰时的鲁棒性。它包含三大核心组件：RARE-Met评估指标，RARE-Get自动数据生成管道，以及RARE-Set覆盖金融、经济、政策领域的大规模数据集。实验结果揭示…详细

检索增强生成鲁棒性评估多跳推理

Snap 推出 Lens Studio 的 iOS 应用和网页工具，让所有技能层次的用户都能通过文字提示和简单编辑，轻松创建 AR 镜头，包括生成 AI 效果和集成 Bitmoji，从而普及 AR 创作，并持续为专业应用提供支持。…详细

增强现实生成式 AI跨平台 AR 创作工具

英国 NCSC 发布新指导，提出六大原则，助力企业打造积极网络安全文化，提升防御网络攻击能力。…详细

网络安全安全文化六大核心原则

Epic Games 在 Orlando Unreal Fest 上发布 2025 年 Unreal 状态报告，展示了 UE5.6 新技术、AI 创作工具和 Epic Games Store 成就，助力开发者打造开放世界游戏体验。…详细

游戏开发虚幻引擎AI驱动工具

罗切斯特理工学院和美国陆军研究实验室的研究团队开发了一种突破性的无源域适应方法，通过混搭拼图增强技术和置信度-边界加权策略，使AI模型能在没有原始训练数据的情况下适应新环境。该方法在三个主要基准数据集上取…详细

人工智能无源域适应数据增强

苹果将在 WWDC 2025 上推出重磅软件更新，包括 iOS 全新设计、系统命名变革、AI 功能提升及游戏体验升级，进一步优化跨设备生态。…详细

人工智能操作系统界面革新