Tới nội dung
Chỉ Nghiên cứu#Đa phương thức
11 tháng 11Thứ Tư
  1. inclusionAI Models40

    inclusionAI phát hành mô hình ZoomGain-9B và ZoomGain-4B cùng ZoomGainBench và dữ liệu huấn luyện RL

    inclusionAI đã phát hành các checkpoint mô hình thị giác-ngôn ngữ ZoomGain-9B và ZoomGain-4B, cùng với bộ đánh giá ZoomGainBench và dữ liệu huấn luyện RL ZoomGain. ZoomGain khai thác khoảng cách nhận thức từ toàn cục đến thu phóng để xây dựng giám sát thị giác chi tiết, và ZoomGain-9B đạt hiệu suất vượt trội trên nhiều bộ đánh giá nhận thức chi tiết và tổng quát. ZoomGainBench chứa 1.000 câu hỏi trên 941 hình ảnh, trong khi bộ dữ liệu RL có 9.000 bản ghi huấn luyện và 7.713 hình ảnh nguồn.

  2. inclusionAI Models38

    inclusionAI phát hành ZoomGain-4B và ZoomGain-9B cùng ZoomGainBench và dữ liệu huấn luyện RL

    inclusionAI đã phát hành bài báo arXiv, bộ đánh giá ZoomGainBench, tập dữ liệu huấn luyện RL và các checkpoint mô hình ZoomGain-4B/ZoomGain-9B. Mô hình tốt nhất trong 28 mô hình đạt 61,08 trên ZoomGainBench, trong khi ZoomGain-9B đạt hiệu suất vượt trội trên nhiều benchmark nhận thức tổng quát và chi tiết. ZoomGain khai thác khoảng cách nhận thức từ toàn cục đến thu phóng để xây dựng giám sát thị giác chi tiết cho các mô hình ngôn ngữ-thị giác.

10 tháng 11Thứ Ba
  1. Artificial Analysis Articles58

    Google DeepMind và Artificial Analysis ra mắt benchmark MKA cho công việc tri thức dạng tác tử trên các tệp hình ảnh phức tạp

    Google DeepMind đã hợp tác với Artificial Analysis để ra mắt benchmark Multimodal Knowledge Agent (MKA), giao cho các tác tử nhiệm vụ xem xét các tệp dự án hình ảnh dày đặc như bản vẽ kiến trúc, sơ đồ kỹ thuật và hình ảnh quét lâm sàng để tạo ra slide, bảng tính, PDF, tài liệu Word và hình ảnh có chú thích.

9 tháng 11Thứ Hai
  1. inclusionAI Repositories38

    ZoomGain: Khai thác khoảng cách nhận thức từ toàn cục đến thu phóng cho giám sát thị giác tinh vi

    ZoomGain xây dựng các câu hỏi về một hình ảnh đầy đủ từ những chi tiết thị giác chỉ trở nên rõ ràng khi thu phóng, sử dụng khoảng cách nhận thức từ toàn cục đến thu phóng này làm giám sát cho các mô hình ngôn ngữ-thị giác. Bản phát hành bao gồm bài báo arXiv, bộ đánh giá ZoomGainBench (1.000 câu hỏi trên 941 hình ảnh bao gồm nhận dạng thuộc tính, đếm và OCR), 9.000 bản ghi huấn luyện RL trên 7.713 hình ảnh nguồn, và các checkpoint ZoomGain-4B và ZoomGain-9B. Mô hình tốt nhất trong số 28 mô hình đạt 61,08 trên ZoomGainBench, trong khi ZoomGain-9B đạt hiệu suất vượt trội trên nhiều bộ đánh giá nhận thức tinh vi và tổng quát.

6 tháng 11Thứ Sáu
  1. Artificial Analysis Articles40

    VIALS-AA: Những con đường khác nhau để suy luận hình ảnh khoa học

    VIALS-AA phân tích cách 19 mô hình suy luận trên hình ảnh khoa học, phân loại 9.177 lần chạy thử của các lệnh gọi công cụ. Xem hình ảnh chiếm 38,3% số lệnh gọi và chuẩn bị hoặc đo lường hình ảnh chiếm 47,3%, trong khi đo lường hình ảnh chỉ chiếm 5–6% số lệnh gọi đối với GPT-6 Astra (max) và GPT-6.1 Sol (max), so với 25–27% đối với Claude Opus 5.5 (max) và Claude Sonnet 5.5 (max). Gemini 3.8 Flash (high) tạo ra 86,7% số lệnh gọi bình luận/không thao tác của nhóm, và chi phí cho mỗi tác vụ thay đổi gần 100 lần giữa các mô hình.

5 tháng 11Thứ Năm
  1. Google Research47

    Agile Deliberation của Google Research giúp con người định nghĩa các danh mục AI mang tính chủ quan

    Google Research giới thiệu Agile Deliberation, một framework biến việc tạo bộ phân loại AI mang tính chủ quan thành một cuộc trò chuyện lặp đi lặp lại, trong đó AI giúp người dùng làm sắc nét các định nghĩa của chính họ. Framework chia nhiệm vụ thành phạm vi khái niệm và lặp lại khái niệm, sử dụng các mô hình ngôn ngữ - thị giác để làm nổi bật các hình ảnh ranh giới và đưa phản hồi vào một vòng tối ưu hóa lời nhắc tự động. Trong 18 phiên người dùng trực tiếp kéo dài 1,5 giờ, phương pháp này giảm mệt mỏi và lo lắng cho người dùng, đồng thời tạo ra các mô hình nhất quán hơn, vượt trội so với các baseline tiêu chuẩn; mã nguồn được mở trên GitHub.

23 tháng 10Thứ Sáu
  1. Amazon Science40

    TTS có thể điều khiển của Audible mang đến giọng nói nhân vật riêng biệt cho sách nói

    Nhóm công nghệ của Audible đang sử dụng chuyển văn bản thành giọng nói có thể điều khiển để mang lại cho các nhân vật trong sách nói những giọng nói riêng biệt, nhất quán, được hướng dẫn bởi các mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên về cách truyền đạt lời thoại. Một thành phần BookLLM lập hồ sơ nhân vật và xác định lời thoại của họ với độ chính xác 97% trong tiếng Anh và 94% trong tiếng Tây Ban Nha, trong khi một quy trình dữ liệu tổng hợp huấn luyện mô hình trên lời nói có phụ đề. Việc phân biệt lời thoại được cải thiện 3,7 điểm trên bài kiểm tra MUSHRA, với mức tăng trải nghiệm nghe có ý nghĩa thống kê đối với tám trong số mười giọng nói trong các bài kiểm tra tiếng Anh và tiếng Tây Ban Nha.

22 tháng 10Thứ Năm
  1. Google Research58

    Mô hình AI của Google Research đạt độ chính xác tương đương chuyên gia siêu âm trong việc xác định tuổi thai từ siêu âm quét mù

    Google Research đã công bố một nghiên cứu tiến cứu đa trung tâm trên JAMA Network Open cho thấy mô hình AI của họ ước tính tuổi thai từ siêu âm quét mù với sai số tuyệt đối trung bình là 4,18 ngày, so với 4,48 ngày của các chuyên gia siêu âm sử dụng phương pháp đo sinh trắc học tiêu chuẩn. Mô hình được tinh chỉnh tối thiểu trên 120 người tham gia tại Chicago và được kiểm tra mà không có bất kỳ tối ưu hóa cục bộ nào tại Nairobi, nơi nó đạt MAE 4,27 ngày, so với 4,10 ngày tại Chicago. Nghiên cứu hướng đến chăm sóc sức khỏe bà mẹ tuyến đầu, nơi WHO ước tính có hơn 250.000 ca tử vong liên quan đến thai kỳ có thể phòng ngừa được xảy ra hàng năm và hai phần ba số người thiếu khả năng tiếp cận chẩn đoán hình ảnh.

12 tháng 10Thứ Hai
  1. Import AI38

    Import AI 476: Sáng tạo và RSI, các mô hình open weight tệ hơn Trung Quốc, và AI trong không gian

    Import AI 476 đề cập đến một benchmark mới cho thấy các LLM tiên tiến vẫn kém con người về suy luận thị giác trực quan, với GPT 6 Astra đạt 53,6 pass@1 so với mức cơ sở của con người là 93,1. Nội dung cũng thảo luận về việc các hệ thống AI đang cải thiện "gu nghiên cứu" thông qua benchmark TasteVal, và lập luận rằng AI có thể tăng tốc công nghiệp hóa không gian và tạo ra lợi thế người đi trước tích lũy.