「通用多模态推理」共找到 3289 篇相关文章
谷歌Gemini 2.5全线爆发!勇战「濒死恐慌」,却被丝血宝可梦吓到当场宕机
谷歌旗舰Gemini 2.5全家桶三款模型昨夜上线,包括正式版2.5 Pro、2.5 Flash及预览版2.5 Flash - Lite。技术报告显示其性能提升显著,还在玩宝可梦时惊现类人恐慌,推理性能下降。
里程碑!Artificial Analysis:Mac能跑的两款开源模型正式追上GPT-5
据Artificial Analysis报告,32B以下开源模型比肩GPT - 5。Qwen3.5 27B、Gemma 4 31B分别与GPT - 5中杯、小杯智能水平相当,虽知识全面性落后,但智能体表现和批判性推理进步大,硬件门槛低。
林俊旸离职后首度发声:万字复盘,大模型下一站「智能体式思考」
前阿里千问负责人林俊旸离职后发文,复盘大模型行业演进,指出 AI 大模型未来主线是智能体式思考。文中分析推理模型崛起的启示,探讨思考与指令融合难题,还阐述智能体式思维含义、强化学习基础设施挑战等。
Manus卖给了Meta!年初火爆年底数十亿美元被收购
Meta和Manus官网宣布,Meta收购Manus以提升通用Agent能力。此次收购费用数十亿,是Meta第三大收购案。Manus产品以“通用Agent”为核心叙事,今年先爆火、融资,后迁总部,最终被收购。
NVIDIA技术沙龙 《大规模EP优化:PD分离MoE并行方式》课程笔记
本文是NVIDIA技术沙龙课程笔记,介绍大规模EP优化的PD分离MoE并行方式。涵盖PD分离、大规模专家并行等五项关键技术创新,还对比多模型架构,展示推理服务架构性能特点与优化策略,以及各技术工作流程和效果。
LLM「拒绝回答」难题有救了!最新研究让AI学会人情世故 | COLM'25
最新研究发现模型规模和通用语言能力与处理敏感内容判断能力无直接关联,开源模型表现不错。通过提出的训练方法,在非推理和推理型模型上缓解过度拒绝问题,提升AI实用性和可靠性。
刚刚,OpenAI前CTO:战胜LLM不确定性的方法找到了!
OpenAI前CTO创立的Thinking Machines Lab发布研究《战胜LLM推理中的不确定性》。研究指出LLM推理不确定性主因是批处理大小变化,而非常见认为的GPU并行性等。还给出实现批处理不变性的方案及实验结果。
社区供稿 | Jina Embeddings V4: 为搜索而生,多模态多语言向量模型
Jina AI发布多模态向量模型jina-embeddings-v4,参数38亿,能同步处理文本与图像。内置LoRA适配器强化检索等任务表现,在多基准测试中展现顶尖性能,支持单/多向量表示。介绍了架构、上手指南等。
DeepSeek R1 迎来小更新大升级,性能直逼 OpenAI o3!
昨日,DeepSeek 发布 R1 大模型最新版本 DeepSeek - R1 - 0528 并开启公测。虽官方未附详细技术说明,但用户反馈推理和输出有改进,也有性能方面的不同看法,其在基准测试表现佳。
告别「解码器饥饿」!中国科学院NeurIPS推SpaceServe,高并发克星
中国科学院计算技术研究所入选NeurIPS 2025的论文提出SpaceServe架构,将LLM推理P/D分离扩展至多模态场景,通过EPD三阶解耦与「空分复用」,解决MLLM推理行头阻塞难题,在Qwen2 - VL系列模型实测中表现出色。