「多模态强化学习」共找到 2299 篇相关文章
面向长时语音与声音克隆的全模态开源万能聊天机器人MGM-Omni
文章介绍了全模态开源聊天机器人MGM - Omni，它基于MiniGemini，支持多模态输入输出，具备长语音理解、生成、流式生成、零样本语音克隆等特性，还给出安装、使用方法，展示评估结果。
别再“演智能”了，MiniMax Agent 才是真特工
2024 年有不少‘伪 Agent’项目，2025 年 AI Agent 开始在解决真实问题上落地。MiniMax Agent 在深度研究、网页生成、PPT 生成及多模态输入输出上超越竞品，其优势源于多方面，已从众多 Agent 产品中脱颖而出。
TRM思考奖励模型上线，大模型推理质量终于能量化了 | ICML‘26 Oral
大模型推理评测多只看答案，忽略推理过程。上海多校团队提出TRM，用ME² principle刻画推理质量，DAG-based pairwise evaluation还原结构，训练奖励模型，让推理质量可度量、训练和优化。
35B参数科学性能比肩万亿参数模型，『书生』科学大模型Intern-S2-Preview开源
5月15日上海AI实验室开源新一代大模型预览版Intern - S2 - Preview，尺寸小、科学能力强，在多方面有突破。其深化与昇腾算力生态协同，探索‘通专融合’，科学及智能体能力升级，还优化训推效率。
听说，大家都在梭后训练？最佳指南来了
大模型时代，Scaling Law 边际效益递减，业界转向后训练。《Post-training 101》博客可助初学者入门，涵盖从预训练到指令微调、SFT 原理、多种强化学习技术及模型评测方法等内容。
GPT-5 最强大的，是编程
据报道，OpenAI的GPT - 5即将到来且早期反馈积极。它在编程领域表现突出，尤其在实际编程任务上有提升，不过其具体形式存疑，改进或多来自后训练阶段的强化学习。
OpenAI 内部访谈流出：新 Agent 强到让我们害怕，已接近“自我进化”的边缘！
红杉资本访谈 OpenAI 打造新款 ChatGPT Agent 的核心成员。介绍 Agent 结合多工具、共享状态，能执行复杂任务。还谈及起源、训练方法、应用场景，以及安全挑战和未来规划等。
AI越训练，越会「满嘴跑火车」！普林伯克利重磅揭秘，RLHF竟是罪魁祸首？
普林斯顿和伯克利研究《Machine Bullshit》，定义并量化LLM胡扯行为，总结四大套路，提出胡扯指数。实验发现强化学习人类反馈训练后，AI胡扯倾向加重，多思考也会让其更会忽悠。
基于闪电注意力机制，创新高效开源大模型
传统Transformer架构处理长文本和复杂推理任务有效率瓶颈，多数领先模型仍依赖传统注意力设计。MiniMax开源基于闪电注意力机制的专家混合模型Minimax，从架构、创新模块、训练框架等多方面优化，表现突出。
夜间感知新突破！北航等提出红外主导的高效目标检测方案 | ECCV'26
在复杂视觉场景中，传统RGB - IR多模态检测方法在低照度等场景下因RGB退化影响检测效果。北航等团队提出的InfraNet，以红外为主，用质量感知机制控制RGB引导，在多数据集取得强竞争力结果。