ACL 2025 大模型“以讹传讹”？DRAG双阶段「多代理辩论」破解幻觉叠加问题
论文提出DRAG框架，通过引入多智能体辩论机制缓解RAG中的幻觉问题。DRAG在检索和生成阶段引入正反方辩论，以提高答案的真实性和可靠性。研究显示，在多个数据集上DRAG取得了强劲表现。
学术
27、42、73，DeepSeek这些大模型竟都喜欢这些数！为什么？
GPT-4o、Claude 等 AI 模型在猜测 1-100 数字时，选择了概率较低的数字 42 和 73。然而，在使用汉语时，多数模型选择了 27，这一现象引起了广泛讨论和研究。
碾压DeepSeek推理4倍！MiniMax M1百万token长文屠榜，开源登顶全球前二
近日MiniMax开启#MiniMaxWeek技术周，发布全新M1模型。M1模型在训练与推理效率上显著提升，支持超长文本输入和输出（最大100万个token）。特别擅长Agent工具调用任务。核心技术包括混合注意力架构和CISPO算法。
0%通过率！Code神话泡沫！LiveCodeBenchPro发布！
MLNLP社区是国内知名的人工智能与自然语言处理学术社群，旨在促进跨学科交流合作。近期，该团队揭穿了大模型在编程比赛中表现不佳的事实，并提出了改进方法以提升AI能力。
数据减少超千倍，500 美金就可训练一流视频模型，港城、华为Pusa来了
FVDM & Pusa 提出了一种新的视频扩散模型 (FVDM)，通过引入向量化时间步变量 (VTV) 解决了传统视频生成的局限性。Pusa 项目利用非破坏性微调方法将预训练模型成本降低了数倍，展示了低成本、高灵活视频生成的新时代。
77万人围观的吉卜力风「游戏」视频，我们用3个国产AI整出来了（含提示词）
Reddit上爆火的吉卜力风游戏视频制作教程，国产AI即梦3.0 Pro、可灵2.1和Hailuo 02模型对比测试，展示了AI在游戏开发中的潜力。
10×加速！DCM显著提升视频扩散模型推理效率！HunyuanVideo13B推理时间从1500秒缩短至120秒！
本文提出了一种双专家一致性模型DCM来解决视频生成中的一致性蒸馏问题，通过解耦语义合成与细节精修，显著减少采样步数的同时保持了较高的视觉质量。
