「LLM式视觉编码器」共找到 1611 篇相关文章
扒开1604份招聘，DeepSeek们最狠的大招藏在招人里
Epoch AI调查6家中国AI公司1604个岗位，发现中国AI公司用人不重资历重能力，岗位集中在北京、杭州、上海，不同公司有不同业务侧重和发展方向，招聘启事暴露其战略布局。
看屏幕、用键鼠，我的 OpenClaw「睁眼」了
2026年5月11日，OpenClaw上线macOS桌面操控工具Peekaboo，提供像素级截图、UI元素识别和GUI自动化能力。它打破Agent局限，可接管桌面操作，部署简单，普通人也能用，还有安全保障，但也存在坐标偏移等问题。
The Batch: 952 | GPT-5.5 性能领先，但幻觉问题突出
OpenAI 最新旗舰模型 GPT-5.5 是闭源视觉 - 语言模型，在重要基准测试中表现领先，但在区分已知未知内容上有困难，幻觉问题突出，在主观评估中落后于对手。
《动手写AI Agent》上下文工程：比 Prompt Engineering 更重要的事
文章围绕AI Agent的上下文工程展开，指出其比Prompt Engineering更重要。介绍了上下文工程的分层组织，包括角色定义、通用规则、项目状态和用户指令，还提及项目感知、.ling.md文件及完整System Prompt的组装。
中大 × MBZUAI重磅开源！A₁：全透明高效 VLA 模型，机器人实时控制成本直降 76% 丨CVPR 2026 Findings
开放世界机器人操作被大模型算力成本和推理延迟难题困住，中大与MBZUAI团队推出全开源的A₁模型，其自适应推理方案降低推理延迟和骨干计算量，性能超主流基线，打破‘高性能=高成本’魔咒。
融资千万的 Violoop ，要做中国版的「硬件龙虾」
AI科技公司Violoop创始人何佳霖，想做中国版“硬件龙虾”，让AI 24小时为人类打工。其产品是手掌大小桌面硬件，3月12日完成数千万元融资，将用于产品落地等。团队最初尝试纯软件路线，后因安全等问题转向硬件。
如何训练VLA？丰田研究院发布史上最大实验规模「保姆级」教程
丰田研究院和清华大学发布教程，用大量数据训练89个策略模型并验证。聚焦Co - training，研究五大模态、三种策略，对比不同架构，揭示有效和无效模态，还探讨CoT推理及多方面实验。
小鹏加速冲向L4终局：对VLA架构「动刀」成关键一环
在辅助驾驶领域，端到端的VLA方法虽有效果，但面临中间层语言难以准确表达物理世界细节的问题。小鹏汽车去掉“语言转译”环节，推出第二代VLA，有跨代级驾驶体验，背后是底层技术架构重构。
拒绝计算“一视同仁”！Elastic Attention：让大模型学会“看人下菜碟”
现代大语言模型用全注意力机制计算复杂度高，现有混合注意力策略是静态的。为此提出Elastic Attention，引入轻量级Attention Router，具备动态路由等亮点，在主流模型测试中效果好。
推出 AnyLanguageModel：在 Apple 平台统一本地与远程大语言模型的 API
大语言模型是构建现代软件的重要工具，但 Apple 平台开发者集成模型困难。Hugging Face 发布 AnyLanguageModel，是 Swift 包，可替代 Apple Foundation Models 框架，支持多模型服务商，降低使用 LLM 难度。