「多模态Skill」共找到 1274 篇相关文章
UIUC提出隐式监督新范式：无需标注/RM即可全面提升多模态Reasoning的感知能力
大型多模态模型在复杂多模态推理中面临挑战，67%错误源于视觉感知缺陷。为此，UIUC提出PAPO，通过隐式感知损失提升模型感知能力，无需额外标注，在多模态基准上表现优异，还解决了KL黑客问题。
定义RAG新基准？谷歌发布 Gemini Embedding 2：首个原生多模态嵌入模型，延迟骤降70%
谷歌昨夜推出首个基于 Gemini 架构的原生多模态嵌入模型 Gemini Embedding 2，通过 Gemini API 和 Vertex AI 向开发者公开预览。它可将多类型数据映射到统一嵌入空间，多项基测排名第一，还获早期合作伙伴高度评价。
了解下 FlashInfer SKILLS 写法
文章介绍 FlashInfer 的三个 SKILL 文件，涉及调试、性能测试、添加新 kernel 等开发场景。如通过装饰器做 CUDA 调试，提供两种计时方式做性能测试，还给出添加新 kernel 的 10 步流程及最终文件清单，实用价值高。
OpenAI用8个Skill把工程师的经验变成AI的工作手册：扛起两个SDK，3个月457个PR
OpenAI公开用Codex + Skills维护Agents SDK开源项目的方法论。通过AGENTS.md、Skills和GitHub Actions配合，将重复性工作自动化，PR吞吐量涨45%。还介绍了Skill设计、规则设定、测试策略等，且方案组件已开放。
Agent架构搭建 ≠ 堆Skills
现在很多Agent架构以大量Skills为基础，但这种做法大概率会翻车。Skills机制让模型自行判断是否使用及何时使用技能，其判断不可靠，随着技能数量增多，系统可靠性变差，设计上需平衡灵活性与可控性。
“多模态方法无法实现AGI”
文章指出一些人认为多模态方法能实现AGI，但作者觉得此策略会失败。真正的AGI要理解物理世界，而LLMs只是记忆规则。此外，规模最大化方法用于AGI有数据稀缺问题，多模态建模也存在诸多问题。
突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
CVPR2025 | 多模态LLM评测Tutorial
多模态大语言模型（MLLMs）研究热门，有效评估成关注焦点。CVPR2025将举办多模态LLM评测Tutorial，梳理评估基准，探讨评估方法，聚焦‘幻觉现象’，团队经验丰富，覆盖多板块内容。
The Batch: 894 | 面向生物医学的多模态模型
过去几年联合推理模型进展快，但生物医学领域能力碎片化、脆弱或难解释。2026 年，学术界应推进多模态模型建设，关注深度整合、可解释性、数据效率和适应性及模型在工作流中的整合。
开源一个非常漂亮的文章配图 Skill
作者将给文章配图的经验做成 `guizang-material-illustration` Skill 开源。它能把文章等内容变成带中文标签解释图，适配多种场景，解决配图难题，还做了多项优化，介绍了适用场景、安装使用方法。