「多模态处理能力」共找到 4424 篇相关文章
王云鹤眼中的Harness：复杂优化问题，AGI灵魂争夺之战
王云鹤在知乎文章中探讨Harness Engineering，指出Agent=Model+Harness，多模型配合能提升Agent能力。还分析Harness存在的必要性，认为它是复杂优化问题，关乎AI“灵魂”之争。
Claude Code 能写十万行代码，读一篇公众号就废了
Claude Code 读链接能力弱，qiaomu - markdown - proxy 这个 Claude Code Skill 可解决。它按 URL 类型走不同通道抓内容转 Markdown，全程免费，安装简单，解决了 Claude Code 系统性短板。
国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见
国务院发布意见深入实施“人工智能+”行动，推动其与各行业领域融合。提出到2027年、2030年和2035年的目标，部署重点行动，强化基础支撑能力，明确组织实施要求。
GAIR Paper 106｜追踪视觉 Token 的演化轨迹，实现无损压缩与 60% 推理加速｜CVPR 2026
近年来大视觉语言模型虽推动多模态智能发展，但推理成本高昂。山东大学和MBZUAI团队提出TransPrune，从演化视角衡量视觉Token重要性，保持性能无损同时降低60%推理成本。
硅基生命的「成年礼」：上海具身智能的入世大考与万亿生态突围
2025年，上海具身智能产业发展迅速。政府通过场景开放、算力平权等举措构建生态。智元、傅利叶等企业成果显著。12月12日GDPS大赛是成果检验，各赛道考验机器人不同能力。
视觉优势还是语义依赖？揭秘 DeepSeek-OCR 高压缩率背后的真相
中科院等团队论文剖析 DeepSeek - OCR，通过实验揭示其高压缩率下准确率高或依赖语言先验。去掉语言先验，准确率暴跌；下游任务推理崩塌，长文本处理也有瓶颈。
氛围编程将死！谷歌总监警告：只会写Prompt的程序员，2026年将被淘汰
谷歌云AI总监Addy Osmani称AI编程进入下半场，氛围编程将被取代。AI能提升生产力，但无质量保证，人类专业判断才是关键。他还提出工作模式，强调开发者要结合AI提升能力。
AI应用开发与落地实践：从“能用”到“好用”的惊险一跃
本文深入剖析2025年AI应用开发四大核心范式与实践。涵盖AI Agent爆发、RAG技术深化、垂直AI落地及多模态应用，为开发者提供实战指南，助其将技术转化为成功产品。
11位顶尖数学家发了篇没结果的论文，陶哲轩推荐都关注一下
11位顶尖数学家发起First Proof实验，设计10道研究级数学问题，检验AI独立解决问题的能力。陶哲轩认为实验有趣，当前AI一次性提示难解题，截止期限前成果值得关注。
谷歌提出破局Self-Consistency计算瓶颈！LLM推理效率革命，推理加速不牺牲精度
Google Research等团队提出CISC，通过给推理路径赋予置信度权重，少量样本即可超越传统自洽性效果，平均减少40%计算成本，还提出WQD指标揭示模型自评估能力本质。