为了确保数据的准确性，首先需要保证数据采集的准确性。与WMS系统的数据接口应进行严格验证，并对数据进行定期检查和校正。此外，建议在开发过程中增加数据验证和错误日志记录功能，及时发现并解决问题。

首个工程自动化任务评估基准DrafterBench，可用于测试大语言模型在土木工程图纸修改任务中的表现。通过模拟真实工程命令，全面考察模型的结构化数据理解、工具调用、指令跟随和批判性推理能力，研究结果发现当前主流大模型虽有一定能力，但整体水平仍不足以 ...

为了解决这个问题，MBZUAI的研究团队就像是一群教育专家，决定亲自编写一套史上最全面的数学教材集。他们创建了MegaMath数据集，这是一个包含3716亿个Token的巨大数学文本库——相当于把全世界最好的数学教科书、习题集、代码示例都搜集起来，整 ...

在代码数据的处理上，研究团队发现了一个有趣的现象：严格的筛选标准能够显著提升模型使用代码解决数学问题的能力，而且代码数据的比例不应超过总数据的20%，这样既能保持代码辅助解题的优势，又不会损害模型的自然语言推理能力。这就像是在数学教学中，适量的编程练 ...

最新研究发现，模型的规模和通用语言能力与其处理敏感内容的判断能力并无直接关联，甚至开源模型表现的更好。特别值得注意的是，通过文中提出的训练方法，研究团队在非推理模型和推理型模型上都取得了显著进展：成功缓解了过度拒绝问题，同时保持了模型的安全性，这为提 ...

智东西 编译 | 程茜 编辑 | 心缘 AI能听懂你的“话外音”了？ 智东西7月8日消息，近日，阿里通义实验室开源多模态推理模型HumanOmniV2。 HumanOmniV2通过引入强制上下文总结机制、大模型驱动的多维度奖励体系，以及基于GRPO的优化训练方法，实现了对多模态信息的全面理解，使得模型不会错过图像、视频、音频中的隐藏信息，一定程度上规避其在全局上下文理解不足和推理路径简单上的问题。