How Easy is It to Fool Your Multimodal LLMs? An Empirical Analysis on Deceptive Prompts
多模态大型语言模型 (MLLM) 的显著进步并未使它们免受挑战，特别是在处理提示中的欺骗性信息的情况下，因此在这种情况下会产生幻觉反应。为了定量评估这种脆弱性，我们提出了 MAD-Bench，这是一个精心策划的基准，包含 1000 个测试样本，分为 5 个类别，例如不存在的对象、对象计数和空间关系。我们对流行的 MLLM 进行了全面分析，从 GPT-4v、Reka、Gemini-Pro 到开源模型……
How Non-Euclidean Geometry Shapes Our Understanding of the Universe
用非欧几里得几何探索宇宙：从爱因斯坦的遗产到现代宇宙学非欧几里得几何是任何不满足欧几里得第五公设但仍满足前四公设的几何。非欧几里得几何在科学中有许多应用。它对于我们理解宇宙及其潜在力量至关重要。在本文中，我们将探讨从传统欧几里得几何到非欧几里得框架的突破性转变如何彻底改变了我们对空间、时间和重力的理解。从爱因斯坦的广义相对论到现代宇宙学，我们将深入研究弯曲的时空、黑洞和膨胀的宇宙是如何用非欧几里得原理建模的，从而重塑我们对宇宙及其基本力的看法。用非欧几里得几何探索宇宙超越欧几里得：非欧几里得几何在理解宇宙中的作用我们对宇宙的理解发生了巨大的变化，这在很大程度上要归功于一个革命性的数学框架：非欧
调整基于 2D 的分割模型以有效处理和分割 3D 数据是计算机视觉领域的一项重大挑战。传统方法通常难以保留 3D 数据中固有的空间关系，从而导致分割不准确。这一挑战对于自动驾驶、机器人技术和虚拟现实等先进应用至关重要，其中 SAM2Point：针对零样本和可提示 3D 分割调整 Segment Anything Model 2 (SAM 2) 的初步探索首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
