「多模态技术」共找到 3529 篇相关文章
LangFlow: 挑战离散扩散,探索下一代语言模型新范式
UIUC Ge Liu团队发布《LangFlow: Continuous Flow Matching for Large Language Models》,回归连续扩散架构。研究指出连续扩散受挫非先天缺陷,经优化,LangFlow让连续扩散在标准基准追平离散扩散,为多模态统一架构打通底层路线。
The Batch: 921 | 美国战争部弃用 Anthropic,转而拥抱 OpenAI
OpenAI与美国战争部达成协议,为其提供能处理机密信息的AI系统,取代Anthropic Claude。此前Anthropic因限制技术用于军事监控和自主武器,与白宫对峙,被列为供应链风险,Anthropic将起诉政府。
2026开年王炸模型MiroThinker 1.5实测:Google和GPT没做到的事,被它做到了
自媒体从业者实测开源模型MiroThinker 1.5,它不拼参数规模,注重去伪存真。在多场景测试中表现出色,如投资决策、内容查证等。其技术揭示大模型未来或在于外部交互,而非参数膨胀。
DeepSeek-OCR是「长文本理解」未来方向吗?中科院新基准给出答案
DeepSeek-OCR的视觉文本压缩技术降低长文本处理成本,中科院自动化所等团队推出VTCBench基准测试评估模型视觉认知,含三大任务及衍生版本,测试结果有‘U型曲线’,还评测多种尖端模型。
中国芯片迎来关键一战
自2020年华为麒麟芯片断供,中国芯片加速自主研发,2025年末集体冲刺上市。如摩尔线程、沐曦股份等,虽多数亏损,但市值狂飙。不过,国产GPU面临技术、生态等挑战,崛起需漫长蛰伏与突破。
通往 AGI 之路的苦涩教训
Google DeepMind CEO 预测 5 到 10 年有 50% 概率实现 AGI。本期《万有引力》直播对话将探讨通往 AGI 之路的教训。6 月 27 日,唐小引将对话刘嘉,从其学术轨迹解答 AI 路上的教训,还会剖析技术路径。
DeepSeek-R1发布后的100天复现之旅方法总结
DeepSeek团队发布「推理大模型」DeepSeek-R1 ,其技术细节未完全开源,全球研究团队开启“复现竞赛”。论文总结100天复现经验,介绍推理大模型与普通大模型区别、复现方法、关键发现及未来方向。
AI最尴尬的短板,中国科学院出手了
7月24日,中科院计算所“知境”团队发布知境社会心智大模型技术体系,为现有大模型补社会心智短板。其建评测体系SoMBench,设计训练系统Zing,用部署架构Actio,在多评测超越GPT - 5.5等,应用前景广。
用SFT打出RL的效果?微软联合提出高效后训练算法
大模型后训练阶段,SFT 和 RL 各有优劣。微软等联合提出新工作,量化 SFT 和 RL 在数据层面的差距,提出 IDFT 和 Hinted Decoding 等高效后训练技术,实验显示新方法泛化超 SFT、效率超 RL。
刚刚国产双响炮炸场!智谱「牛来模型」和阿里Qwen3.8-Flash双双亮相屠榜
智谱发布GLM - 5.3 - Flash(牛来模型),原生多模态,支持1M token上下文,运行在国产芯片,价格实惠。阿里开源Qwen3.8 - Flash - Next权重,成本低性能优,在四大维度重构架构。