「泛化推理能力」共找到 4680 篇相关文章
PaddleOCR3.0全面开源!文档解析PP-StructureV3:PDF秒变高质量结构化文件!
在大模型与RAG技术发展下,结构化数据愈发重要。飞桨团队打造PP - StructureV3并随PaddleOCR3.0全面开源,它能将文档精准转为结构化文件,有精度高、能力多等优势,还介绍了使用方式。
将思维链(CoT)引入具身世界,哪种路径能真正打通机器人「知行合一」?
文章围绕将思维链(CoT)引入具身智能领域展开。介绍CoT从语言层面到成为机器人行为核心认知机制的转变,分析分层架构与端到端模型两种技术路径,还阐述自变量机器人统一架构的优势和能力。
快手高欢深度解读:多模态理解如何成为AIGC视频生成的“幕后功臣”?
2024 年 AIGC 爆发,多模态理解技术支撑 AIGC 原生应用。快手高欢在 AICon 大会分享多模态理解在 AIGC 场景应用,介绍主流 AIGC 产品形态,探讨其背后多模态理解方法、提升能力途径及赋能 AIGC 的方向。
别让米其林主厨削土豆!英伟达用「小脑指挥大脑」,重构AGI生产力
英伟达推出8B模型Orchestrator,通过组合工具降本增效。在HLE等测试中超越GPT - 5,成本仅为其30%左右。它还能泛化到未见工具,具有可定制调度能力,标志着复合AI新范式的兴起。
万亿思考模型新速度!蚂蚁开源Ring-2.5-1T:IMO金牌水平,强;混合线性架构,快!
蚂蚁集团发布全球首个开源混合线性架构万亿参数模型Ring - 2.5 - 1T,打破深度思考牺牲推理速度和显存的‘不可能三角’。还同期发布扩散语言模型LLaDA2.1和全模态大模型Ming - flash - omni - 2.0,想做成可复用底座。
AI看图一本正经胡说八道?「一拉一推」让模型看得全又准|微软x清华
随着视觉 - 语言模型(VLM)推理能力增强,‘看错’问题凸显。现有方法有局限,微软亚洲研究院与清华提出BiPS,从训练阶段重塑模型‘看图方式’,通过‘一拉一推’机制让模型‘看全又准’,实验效果显著。
超越英伟达Describe Anything!中科院 & 字节联合提出「GAR」,为DeepSeek-OCR添砖加瓦
中科院与字节联合提出「GAR」,为构建自然图像的Dense Caption提供新思路。GAR具备精准描述、关系建模和组合推理能力,通过引入新组件,兼顾细粒度与全局上下文,在多测试集表现优异,且代码等已开源。
「Next-Token」范式改变!刚刚,强化学习预训练来了
微软新研究提出「强化预训练(RPT)」新范式,将下一个 token 预测任务重新定义为推理任务,可利用海量文本数据进行通用强化学习。该方法有可扩展性、低风险等优点,实验显示其提升了语言建模能力。
8B模型任务击败GPT-5?阶跃星辰开源Deep Think新框架,小模型解锁百万Token测试时计算
阶跃星辰推出并行协同推理框架PaCoRe,让大模型突破上下文窗口和处理速度限制。基于此框架,小模型能解锁百万级Token测试时计算。PaCoRe - 8B在数学基准测试中超越GPT - 5,还具备前沿性能、“综合”能力涌现等优势。
商汤科技与南洋理工大开源空间智能多模态SOTA模型
商汤科技与南洋理工大学构建800万量级三维空间数据集,训练出开源SOTA多模态基础模型SenseNova - SI系列。该系列模型在多个权威测试中表现出色,部分超越GPT - 5,还展现出泛化等能力,且能赋能具身智能。