From 4fc8e672822b02bbaf9fdd8ca075ec9abfb6e0a1 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: justlovemaki <22851716+justlovemaki@users.noreply.github.com> Date: Tue, 9 Dec 2025 03:59:37 +0000 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?chore(content):=20=E8=87=AA=E5=8A=A8=E5=90=8C?= =?UTF-8?q?=E6=AD=A5=E6=AF=8F=E6=97=A5=E6=96=87=E7=AB=A0=E5=8F=8A=E6=9B=B4?= =?UTF-8?q?=E6=96=B0=E4=B8=BB=E9=A1=B5?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- content/cn/2025-12/2025-12-09.md | 4 ++-- content/cn/_index.md | 4 ++-- 2 files changed, 4 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git a/content/cn/2025-12/2025-12-09.md b/content/cn/2025-12/2025-12-09.md index c8ae4e3..9312b06 100644 --- a/content/cn/2025-12/2025-12-09.md +++ b/content/cn/2025-12/2025-12-09.md @@ -70,10 +70,10 @@ Nature Neuroscience发表的15年研究，通过1400次fMRI锁定左额下回语 2. **香港户外机器人赛事揭示人形与四足性能差距。** 浙大Wongtsai团队夺冠15万美元，四足机器人在垃圾分拣、越野全面碾压人形🏆。比赛设置[户外极限场景(AI资讯)](https://www.qbitai.com/2025/12/359560.html)，暴露人形机器人重心高、触点少的短板。评审阵容包含刘云辉等国际学者，赛事推动机器人从演示走向应用可靠(✧∀✧)。
![AI资讯：浙江大学机器狗越野比赛现场](https://source.hubtoday.app/images/2025/12/news_01kbza2ckbewgved9ejbn1j0gy.avif)
-3. **Anthropic发布VLM自我改进框架，无需人工标注。** +3. **Inna Wanyin Lin发布VLM自我改进框架，无需人工标注。** 方法通过合成多模态指令对并生成推理轨迹🧠，在VL-RewardBench上将Llama-3.2-11B从0.38提升至0.51。性能超越[90B模型与GPT-4o(AI资讯)](https://arxiv.org/abs/2512.05145)，在幻觉和推理维度提升显著。迭代流程包含质量分级与自我筛选。
-4. **Anthropic公开多步骤食谱图像生成框架CookAnything。** +4. **Ruoxuan Zhang公开多步骤食谱图像生成框架CookAnything。** 系统通过步骤区域控制与柔性RoPE编码，生成任意长度连贯[食谱插图(AI资讯)](https://arxiv.org/abs/2512.03540)📸。跨步一致性控制保持食材细节，在训练与免训练设置均优于现有方法。应用场景涵盖指导媒体与程序内容创作。 ### 开源TOP项目 diff --git a/content/cn/_index.md b/content/cn/_index.md index 17275ec..d1a17c2 100644 --- a/content/cn/_index.md +++ b/content/cn/_index.md @@ -71,10 +71,10 @@ Nature Neuroscience发表的15年研究，通过1400次fMRI锁定左额下回语 2. **香港户外机器人赛事揭示人形与四足性能差距。** 浙大Wongtsai团队夺冠15万美元，四足机器人在垃圾分拣、越野全面碾压人形🏆。比赛设置[户外极限场景(AI资讯)](https://www.qbitai.com/2025/12/359560.html)，暴露人形机器人重心高、触点少的短板。评审阵容包含刘云辉等国际学者，赛事推动机器人从演示走向应用可靠(✧∀✧)。
![AI资讯：浙江大学机器狗越野比赛现场](https://source.hubtoday.app/images/2025/12/news_01kbza2ckbewgved9ejbn1j0gy.avif)
-3. **Anthropic发布VLM自我改进框架，无需人工标注。** +3. **Inna Wanyin Lin发布VLM自我改进框架，无需人工标注。** 方法通过合成多模态指令对并生成推理轨迹🧠，在VL-RewardBench上将Llama-3.2-11B从0.38提升至0.51。性能超越[90B模型与GPT-4o(AI资讯)](https://arxiv.org/abs/2512.05145)，在幻觉和推理维度提升显著。迭代流程包含质量分级与自我筛选。
-4. **Anthropic公开多步骤食谱图像生成框架CookAnything。** +4. **Ruoxuan Zhang公开多步骤食谱图像生成框架CookAnything。** 系统通过步骤区域控制与柔性RoPE编码，生成任意长度连贯[食谱插图(AI资讯)](https://arxiv.org/abs/2512.03540)📸。跨步一致性控制保持食材细节，在训练与免训练设置均优于现有方法。应用场景涵盖指导媒体与程序内容创作。 ### 开源TOP项目