「视觉语言对齐模型」共找到 1764 篇相关文章
CES 2026趋势照进现实:算力引擎RK182X重塑千行百业,瑞芯微AI生态大会共建落地生态
CES2026推动AI走向现实应用,瑞芯微RK182X作为AIoT2.0算力引擎,在视觉语言和大语言模型表现卓越,支持Qwen3 - VL系列模型。它在音频体验、多领域赋能出色,瑞芯微还构建产业生态促场景落地。
AI 陪伴赛道,会诞生下一个「泡泡玛特」吗? | GAIR Live
AI科技评论组织“AI陪伴”线上圆桌,多位从业者探讨AI陪伴是否伪命题、不同人群接受度、产品核心价值等,还讨论IP对AI硬件的重要性、硬件与软件优势、是否出海等问题。
边画边想!多模态Reasoning迎来巨大提升!
论文指出文本无法精准表达空间关系,现有视觉语言模型(LVLM)在空间推理上是短板。ViLaSR让模型直接画图推理,经三阶段训练,在五大空间推理测试中表现出色,还开源资源,有望带来机器认知升维。
Claude团队用Qwen测试全新训练方法
Anthropic最新研究提出中训练(MSM),在预训练后、后训练前给AI立规矩。实验显示,新增MSM能让通义千问两款32B大模型失准率大幅下降,还能精简微调数据。MSM与对齐微调结合,可提升模型泛化能力。
RL在Agentic Reasoning中的作用:拨开迷雾,看清本质
近年大语言模型在推理任务能力惊人,但使用外部工具存挑战。传统SFT无法让模型自主调用工具,强化学习虽被引入,但在智能体推理中面临训练效率、稳定性和泛化能力难题。论文从多维度解构智能体强化学习,提出有效方法。
破解AI对不同上下⽂位置的敏感度不⼀致,新框架使出“解铃还须系铃人”
语言模型存在位置偏见,影响复杂推理等任务。论文提出Pos2Distill框架,将模型优势位置能力迁移到劣势位置缓解偏差,设计了Pos2Distill - R1和Pos2Distill - R2,在检索和推理任务表现好且有跨任务泛化能力。
具身导航,感知推理到底是「上帝」,还是执行控制是「命门」?| GAIR Live 023
本文是GAIR Live 023圆桌对话实录,浙江大学彭思达与具身多模态算法专家郝孝帅探讨具身导航。涉及本质、范式、挑战、交互等方面,还对未来5 - 10年发展做了展望。
SAPO:让强化学习告别“硬剪切”
强化学习是提升大语言模型推理能力的核心技术之一,但现有基于组的策略优化方法面临 token 级重要性比率高方差问题。GRPO 和 GSPO 采用硬剪切有学习信号丢失等缺点。为此提出 SAPO,用平滑门控函数替代硬剪切,实验效果良好。
智谱新模型也用DeepSeek的MLA,苹果M5就能跑
智谱AI上市后发布新成果,开源轻量级大语言模型GLM-4.7-Flash,API免费开放调用。该模型是30B总参数、3B激活参数的MoE架构,定位为“本地编程与智能体助手”,评测表现佳,采用MLA架构,多平台支持。
生财有术小连:微信问一问蓝海机会,用搜索玩法抢占流量先机
生财有术小连分享微信问一问运营经验,指出其支持真人分享、有“去AI化”特点及“强SEO搜索、排名”机制。介绍视觉霸占、抢词根等玩法,还给出内容与ID绑定等运营建议,称当前是SEO玩法的蓝海时期。