「多模态LLM」共找到 1858 篇相关文章
高考数学全卷重赛！一道题难倒所有大模型，新选手Gemini夺冠，豆包DeepSeek并列第二
因网友质疑上次测评不严谨，此次用六款大模型挑战含解答题的全套高考数学题。结果Gemini 2.5 Pro夺冠，Doubao和DeepSeek R1并列第二。解答题是失分重灾区，图像题难倒多模态大模型。
总成本降低30倍，告别昂贵后训练，在线策略蒸馏敲开大模型后训练的未来
明星公司Thinking Machines由前OpenAI首席技术官联合创立，其研究团队提出在线策略蒸馏的LLM后训练方法。该方法结合在线策略训练与蒸馏优势，解决后训练两难困境，成本降30倍，还为持续学习和个性化打开新大门。
豆包的新身份曝光：在国际艺术展当起了“AI讲解员”
文章讲述作者在浦东美术馆「AI与艺术」豆包讲解体验日活动的经历，实测豆包作为AI讲解员的业务水平，如筛重点、实时讲解、补知识，还揭秘其靠豆包大模型1.8的多模态处理等能力任职。
Khosla 继 OpenAI 后的最大赌注，General Intuition 凭 38 亿个游戏高光片段做世界模型
今年10月，General Intuition完成1.34亿美元种子轮融资，由Vinod Khosla领投。它从Medal分拆，有38亿游戏短视频片段，可赋予机器“直觉和物理常识”，与LLM互补，商业化将从游戏拓展到物理世界。
重磅！DeepSeek再开源：视觉即压缩，100个token干翻7000个
DeepSeek-OCR模型探索视觉-文本压缩边界，用少量视觉token解码出10倍以上文本信息。它在OmniDocBench基准上表现超GOT-OCR2.0，为LLM长上下文问题提供方案，还能处理多类图像与近100种语言。
LeCun亲自官宣！Meta世界模型V-JEPA 2登场！仅用62小时机器人数据，就能实现零样本控制！
Meta发布V-JEPA 2世界模型及三个新基准测试，Meta首席AI科学家Yann LeCun介绍其不同。V-JEPA 2基于视频训练，用62小时机器人数据就能实现零样本控制，还将探索分层式模型和多模态建模。
Harness Engineering 为什么是 Agent 时代的“控制论”？
本文是 George Zhang 对 Harness engineering 的解读。OpenAI 提出新工作方式，让 agent 编码，引发讨论。从瓦特调速器到 Kubernetes 再到如今的 harness engineering，本质都是控制论模式。LLM 或使代码库反馈回路在关键决策层闭合，但校准传感器和执行器是难题。
诺奖得主实验室走出的中国团队，正用世界模型重构生命分子设计
过去 AI 分子设计多困于‘模态孤岛’，难以跨模态理解和设计。诺奖得主实验室走出的中国团队推出 ODesign 开源项目，将多模态分子纳入统一框架，展现跨模态迁移能力，团队创立英灵殿科技欲重构药物研发流程。
李曼玲、李飞飞、吴佳俊等联手：评估具身大模型的新范式！
全新的具身模型空间能力评估范式Theory of Space突破传统局限，考察模型在动态环境构建、修正和利用空间信念的能力。该论文被ICLR 2026接收，研究对前沿多模态大模型评测，揭示其空间认知能力边界。
Stripe x Cursor，硅谷两代“金童”对谈: 未来5年IDE里将不再是代码
本文是 Cursor CEO Michael Truell 和 Stripe CEO Patrick Collison 的深度对谈，讨论了 Stripe 的技术实践、编程的未来。如 LLM 会改变 IDE，未来编程更重需求描述；还提到 Stripe 的技术选型、API 重写计划等。