超低标注需求，实现医学图像分割！UCSD提出三阶段框架GenSeg
超低标注需求，实现医学图像分割！UCSD提出三阶段框架GenSegGenSeg用AI生成高质量医学图像及对应分割标注，在仅有几十张样本时也能训练出媲美传统深度模型的分割系统，显著降低医生手工标注负担。
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5439 点击 2025-08-10 15:05
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GenSeg用AI生成高质量医学图像及对应分割标注，在仅有几十张样本时也能训练出媲美传统深度模型的分割系统，显著降低医生手工标注负担。
AI视频生成进入了秒生极速时代！UCSD等机构发布的FastWan系模型，在一张H200上，实现了5秒即生视频。稀疏蒸馏，让去噪时间大减，刷新SOTA。
MIRIX，一个由 UCSD 和 NYU 团队主导的新系统，正在重新定义 AI 的记忆格局。
华南理工大学计算机学院AI安全团队长期深耕于人工智能安全，近期联合约翰霍普金斯大学和加州大学圣地亚戈分校聚焦于联邦学习中防范恶意投毒攻击，产出工作连续发表于AI顶刊TPAMI 2025和网络安全顶刊TIFS 2025。
使用过程奖励模型（PRM）强化大语言模型的推理能力已在纯文本任务中取得显著成果，但将过程奖励模型扩展至多模态大语言模型（MLLMs）时，面临两大难题：
UCSD等推出Lmgame Bench标准框架，结合多款经典游戏，分模块测评模型的感知、记忆与推理表现。结果显示，不同模型在各游戏中表现迥异，凸显游戏作为AI评估工具的独特价值。
悬疑小说的最后一页，隐藏着罪犯的真相。《逆转裁判》的法庭上，真凶在谎言中露出破绽。UCSD研究团队以这款经典游戏为舞台，o1、Gemini 2.5 Pro等模型化身「侦探」，测试AI的推理极限。
在三方图灵测试中，UCSD的研究人员评估了当前的AI模型，证明LLM已通过图灵测试。在测试中，同时与人及AI系统进行5分钟对话，然后判断哪位是「真人」。结果，AI竟然比「真人」还像人：
推理模型在复杂任务上表现惊艳，缺点是低下的token效率。UCSD清华等机构的研究人员发现，问题根源在于模型的「自我怀疑」！研究团队提出了Dynasor-CoT，一种无需训练、侵入性小且简单的方法。
还在用枯燥的数学题和编程题测试AI？落伍啦！现在，打游戏就能测出AI的真实力。GameArena团队打造的Roblox新游《AI空间逃脱》，让你在紧张刺激的密室逃脱中，顺便就把AI模型的推理能力给评估了。这不仅比传统测试方法更有趣，还能生成宝贵的游戏数据，帮助开发者更全面地了解AI的强项与短板。