大型语言模型（LLMs）在标准基准测试中表现出色，但是否真正满足用户期望尚未充分探索。现有评估方法依赖模型启发、专家评分或用户模拟，难以捕捉真实人类期望的多样性与细微差别，导致模型看似合格却与用户实际需求不符。本文首次系统研究真实用户期望，提出提取语义丰富期望的原则方法，并引入基于真实用户期望的ExpectBench基准。分析显示当前模型难以满足和预判用户期望，体现根本性错位。为此，作者提出轻量潜在期望感知响应生成框架LENS，使模型内化用户期望，提升对齐度和期望满足，强调明确建模用户期望对于人机现实对齐的重要性。
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arXiv cs.AI 发布了这条关于 研究论文 的更新：大型语言模型（LLMs）在标准基准测试中表现出色，但是否真正满足用户期望尚未充分探索。现有评估方法依赖模型启发、专家评分或用户模拟，难以捕捉真实人类期望的多样性与细微差别，导致模型看似合格却与用户实际需求不符。本文首次系统研究真实用户期望，提出提取语义丰富期望的原则方法，并引入基于真实用户期望的ExpectBench基准。分析显示当前模型难以满足和预判用户期望，体现根本性错位。为此，作者提出轻量潜在期望感知响应生成框架LENS，使模型内化用户期望，提升对齐度和期望满足，强调明确建模用户期望对于人机现实对齐的重要性。
这一研究揭示了目前大型语言模型与真实用户期望之间的本质错位，填补了用户期望系统性分析的空白。提出的ExpectBench基准和LENS框架为提升语言模型的用户对齐提供了新工具和方法，对推动人机交互的自然性和有效性具有重要意义。
研究员、模型团队和技术战略负责人 应该重点关注这条信号，尤其是正在跟踪 research、papers、models 的团队。
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真实视频去模糊因运动模式多样、退化复杂及真实训练数据匮乏而具挑战性。RealVDeblur提出了一个高效生成框架，通过基于3D高斯点云和高帧率视频的大规模物理真实模糊合成，提供逼真训练数据覆盖摄像机及物体运动模糊。采用视频扩散先验，禁用VAE的时间压缩并采用逐帧编码以适应帧间模糊变化。为长视频实用，设计了一步生成器和训练免费时序窗口掩码，实现稳定推理与恒定内存。实验证明在多个真实基准上具备优异视觉质量、语义一致性及时间连贯性，并提升三维重建对强模糊视频的鲁棒性。
最新的三维生成模型利用大规模先验和扩散架构，从单张图像生成高质量几何形状，但通常假设视野完整且仅用单视角输入，限制了在多视角、遮挡或编辑等场景的应用。Axolotl3D提出了一种多模态且具备遮挡感知的三维生成模型，联合条件输入包括图像、可见性掩码、相机参数和部分点云。部分点云作为几何锚点促进准确的形状补全，而相机参数确保多视角在共享三维坐标系下的一致对齐。该模型通过统一训练策略，从大规模三维数据合成多样化条件，实现了跨模态稳健推理。在Toys4K和OmniObject3D数据集上，Axolotl3D在干净和遮挡条件下均取得了最先进的表现，并在实际重建与几何一致编辑中表现出色。
计算机辅助设计（CAD）无处不在，几乎所有现代物体都是用可编辑的CAD工具设计的。然而，由于原生可编辑和参数化格式的CAD数据集匮乏（尤其是边界表示B-Rep），开发数据高效的方法变得非常重要。本文提出了一种新的自监督预训练任务——掩码拓扑建模（MTM），利用B-Rep特有的面邻接图结构，要求编码器重建该结构。MTM通过掩盖部分边并训练一个小型头部从编码器处理后的面特征预测每条掩盖边的凸性和曲线类型。结合MoCo风格的动量队列对比学习、基于B-Rep的增强、BFS连通面区域掩码重建目标，在ABC数据集和新生成数据集上预训练，展示了多项基准测试中的强劲表现。