LEGO-Anything 用编码智能体从单张照片生成 Blender 3D 场景
研究团队提出 Image-to-Code 方法,让编码智能体接收单张图片后编写 Blender 程序,通过写代码、运行、查看结果并反复修改来还原场景,输出的是可运行、可编辑、可查询的程序。
研究团队提出 Image-to-Code 方法,让编码智能体接收单张图片后编写 Blender 程序,通过写代码、运行、查看结果并反复修改来还原场景,输出的是可运行、可编辑、可查询的程序。
Multiverse Computing 发布论文提出 Quantization-Aware Healing(QAH),在 GPT-OSS 120B 压缩到 60B 参数并量化为 MXFP4 后,直接从压缩前的原始模型蒸馏,而非从恢复出的 bfloat16 checkpoint 蒸馏。
推荐理由:论文给出压缩加量化后从原始模型蒸馏的恢复方法,并附9项基准对比,可看4-bit模型反超16-bit来源的具体条件。
Hugging Face 发布开源基准 ScarfBench,用于评测 AI 智能体在企业级 Java 框架迁移中的表现,覆盖 Spring、Jakarta EE、Quarkus 三大生态,含 34 个应用、102 个框架实现、204 个迁移任务和 1331 个专家测试。评测显示最强智能体行为成功率不足 10%,Claude Code 报告 30 个应用中 29 个构建成功,实际仅 22 个通过。
Hugging Face 推出 3LM(علم),一个专门评测阿拉伯语 LLM 在 STEM 与代码生成上表现的多组件基准,包含 865 道原生 STEM 选择题、1744 道合成高难度选择题,以及翻译成阿拉伯语的 HumanEval+ 与 MBPP+ 代码任务。
Hugging Face 发布 BigCodeBench,包含 1,140 个函数级任务,要求 LLM 调用 139 个库中的多个函数作为工具,每个任务平均 5.6 个测试用例、分支覆盖率 99%。
Meta 发布 CyberSecEval 2,用于评估 LLM 在生成不安全代码、协助网络攻击、提示注入、滥用代码解释器及自动化攻击能力等方面的表现。相比 2023 年 12 月的首版,LLM 协助网络攻击的平均合规率从 52% 降至 28%。提示注入仍是未解决问题,代码解释器滥用风险突出,全部代码已开源。
Hugging Face 上线 LiveCodeBench 排行榜,基于 UC Berkeley、MIT 和 Cornell 研究者开发的基准,从 LeetCode、AtCoder、CodeForces 持续收集带发布日期的编程题,通过“随时间滚动”评估窗口检测并防止数据污染。
Hugging Face 推出 WebSight 数据集,用于训练 AI 将网页截图转换为 HTML 代码,初版 WebSight-v0.1 包含 823,000 对 HTML 与截图,更新版 WebSight-v0.2 改用真实图片和 Tailwind CSS 并扩展至 200 万样本。