「文图生成模型」共找到 8645 篇相关文章
刚刚，OpenAI神秘新模型斩获IMO 2025金牌！攻克奥数巅峰，硅谷沸腾
OpenAI用全新通用推理模型夺下IMO 2025金牌，解出5道题狂揽35分，远超此前Gemini 2.5 Pro的13分。此或意味着其研发出颠覆性推理技术，告别CoT，且模型未针对IMO训练，有持久创造性思维。
不换模型，效果提升104%！上海AI Lab让Harness也能自进化了
上海人工智能实验室团队提出的Self-Harness引发关注，它针对Agent外层Harness改进。实验显示，在Terminal-Bench-2.0上，不换模型只改Harness，Qwen3.5-35B-A3B等模型效果显著提升。
治好多模态近视和走神！上海大学去偏干预显著提升模型性能
多模态大模型存在“近视”和“走神”问题，总是过度关注图像底部而忽略核心内容。上海大学与南开大学研究团队用两条数学公式去偏干预，无需增加计算成本，却能显著提升主流模型视觉理解能力。
英伟达开源9B参数小模型，比Qwen3快6倍
英伟达推出新型小型语言模型Nemotron Nano v2，在复杂推理基准测试上准确率与Qwen3 - 8B相当或更高，速度快6倍。它兼顾推理与非推理任务，支持“思考”预算控制，还开源了创建模型的绝大部分数据。
无需人工标注！AI自生成训练数据，靠「演绎-归纳-溯因」解锁推理能力
新加坡国立大学等机构研究者提出元能力对齐训练框架，模仿人类推理心理学原理，将演绎、归纳与溯因能力融入模型训练。实验显示，该方法提升模型在多任务上的性能，且有跨领域可扩展性。
具身智能一步踏入Scaling Law！10B+基础模型，27万小时真实数据
AI机器人创业公司Generalist推出新型具身基础模型GEN-0，参数量10B+，专为多模态训练构建。该模型展现强大Scaling Law，能力可扩展，有和谐推理等特性，在多方面有突破，成果备受赞誉。
Nanbeige4.2-3B：探索通用Agent小模型
在模型越做越大的当下，推理成本成了影响Agent大规模使用的关键因素。南北阁实验室推出Nanbeige4.2 - 3B，在架构、数据构造和训练pipeline层面做了系统工作，评测表现良好，还探索本地个人助手等应用。
新“SOTA”推理模型避战Qwen和R1？欧版OpenAI被喷麻了
“欧洲的OpenAI”Mistral AI发布首款推理模型Magistral，却再遭质疑未与最新版Qwen和DeepSeek R1对比。该模型亮点是支持多语言推理，以纯RL方式训练，为LLM强化学习提供新范式。
清华上交满分论文证明：强化学习并不能让大模型更会思考！
清华和上交在NeurIPS 2025的研究《Does Reinforcement Learning Really Incentivize Reasoning Capacity in LLMs Beyond the Base Model?》获满分。研究聚焦RLVR，发现强化学习不能让大模型更会思考，推理能力上限仍由基础模型决定。
解决特斯拉「监督稀疏」难题，DriveVLA-W0用世界模型放大自动驾驶Data Scaling Law
自动驾驶领域VLA大模型面临‘监督稀疏’难题，特斯拉公布此挑战。DriveVLA - W0研究提出用世界模型解决，将‘预测未来图像’作自监督训练任务，还提出轻量级架构降低推理延迟。