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牛津VGG、港大、上交发布ELIP:超越CLIP等,多模态图片检索的增强视觉语言大模型预训练
牛津VGG、港大、上交大团队论文提出ELIP方法,用学术界资源增强视觉语言大模型预训练,用于文字 - 图片检索。该论文被大会接受并获最佳论文提名。ELIP可应用于多个大模型,实验显示能显著提升图片检索表现。
基于OpenAPI和AI coding的上云智能体构建实践
文章介绍基于OpenAPI和AI coding构建上云智能体的实践。分析不同编程范式,结合AI coding发展与Multi - Agent问题,阐述构建方案,包括业务场景、构建方法、技术实现、当前效果及后续展望,还提及文档智能与RAG构建LLM知识库。
谢赛宁团队新基准让LLM集体自闭,DeepSeek R1、Gemini 2.5 Pro都是零分
纽约大学等8家机构研究者提出LiveCodeBench Pro竞技编程基准测试,评估了Gemini 2.5 Pro等前沿大模型。发现当前模型有显著不足,在无外部工具时,高难度题通过率为0,LLM与人类大师级水平差距明显。
Ben Thompson:Agent会下单之后,Amazon 和 Shopify 活得更好了
大家以为AI会重构电商,可ChatGPT的checkout功能未成功,Shopify、Amazon等电商平台仍活得好。分析师Michael Morton指出,AI改变产品发现入口,但难抹平支付等环节,品牌官网因AI获更多流量。
开源中小模型+Skills也性能暴增!卢森堡大学探索了小模型驾驭Skills的边界
卢森堡大学等研究探索小模型驾驭Skills的边界。工业界因数据安全渴望开源小模型,智能体Skills框架让小模型性能暴增。研究拆解小模型处理复杂任务的方法,还验证不同策略有效性,发现代码专用模型优势。
ICLR 2026 | 这道题是否需要用图思考?模型来告诉你!自适应思考模式切换助力通用视觉推理提升
本文来自复旦大学和阿里巴巴未来生活实验室,已中稿 ICLR 2026。目前视觉推理方法有纯文本和用图思考两种模式,各有优劣。研究者提出 Mixture-of-Visual-Thoughts 范式及 AdaVaR 框架、AdaGRPO 算法,让模型自适应选模式,实验显示其在多任务有提升。
「世界理解」维度看AI视频生成:Veo3和Sora2水平如何?新基准来了
近年来,T2V模型进展显著,Sora2爆火引发对其是否为‘世界模型’的探讨。传统基准无法系统衡量模型对事件因果等的理解,中山大学等团队提出新评测框架VideoVerse,评测主流模型并发现开源与闭源模型差距及各模型缺陷。
挖漏洞何必Mythos,国产智能体早跑通了
手握Mythos的Anthropic因安全问题将其锁起,引发安全圈对AI规模化挖漏洞的思考。360集团自主研发的漏洞挖掘智能体公开披露两项重大发现,影响超10亿用户,还展示了其技术路线、优势及战略意义。
AAAI 2026|AP2O-Coder 让大模型拥有「错题本」,像人类一样按题型高效刷题
在AI辅助Coding技术发展背景下,开源大语言模型生成代码有运行错误。上交博士团队提出AP2O方法,构建AP2O - Coder框架,借鉴人类学习模式,经实验验证能提升模型性能、抑制错误、提高样本效率,还适配通用模型。
容器可观测新视角: SysOM延时监控助力定位业务抖动原因
云原生场景下,资源超卖和混合部署使宿主机与容器化应用资源竞争加剧,引发内核级延迟问题。本文结合实战案例,介绍用ack - sysom - monitor Exporter分析定位内核延迟,还介绍了SysOM监控及解决系统延时的方法。