PaperWeekly，作者每时AI

ACL 2025 数据多不如风格齐？SCAR精选<1%样本，指令微调效果飙升

2025年6月16日23时作者 PaperWeekly

方法 SCAR（Style Consistency-Aware Response Ranking），

2025年6月16日23时作者 PaperWeekly

基于“重复采样-投票”框架在测试时进行大量采样以提高回答的准确性，有时一个问题甚至需采样成百上千次，

2025年6月12日16时作者 PaperWeekly

VidText 提出了一套全面的视频文本理解基准，覆盖 27 个真实场景和多种语言。它包含从视觉感知到跨模态推理的多个任务，评估模型在不同粒度上的表现，并揭示了影响性能的关键因素。

2025年6月12日16时作者 PaperWeekly

发展，现代的视觉语言模型可以生成详细而全面的描述。然而，由于评测的主观性和困难，当前的视觉语言评测往

2025年6月12日16时作者 PaperWeekly

大语言模型驱动的多智能体系统在构建时面临手动设计和调试的瓶颈。新加坡国立大学等团队推出MaAS框架，利用智能体超网技术实现按需定制的动态智能体服务，提高效率并降低成本。

2025年6月11日16时作者 PaperWeekly

VRAG-RL 是一种基于强化学习的视觉检索增强生成方法，通过引入多模态智能体训练，实现了视觉语言模型在检索、推理和理解复杂视觉信息方面的显著提升。

2025年6月11日16时作者 PaperWeekly

研究构建首个面向MLLM的细粒度AES基准EssayJudge，采用10项细粒度评分维度，涵盖词汇、句子和文章三个层级，评价作文质量。

2025年6月11日16时作者 PaperWeekly

文章介绍了如何通过掌握正确的科研方法和导师指导快速发表顶会顶刊论文。强调了执行能力和实战经验的重要性，并推荐了一堂由顶级期刊主席主讲的系统课程，涵盖了论文选题、写作与投稿全流程的知识点和方法论。

2025年6月10日16时作者 PaperWeekly

ReasonMap 是首个聚焦于高分辨率交通图的多模态推理评测基准，用于评估大模型在理解图像细粒度结构化空间信息方面的能力。

2025年6月10日16时作者 PaperWeekly

GNNs 在图分类与图回归任务中的潜力。
为此，本文通过提出 GNN+ 框架，将六项常用超参数技术（