「多模态大型语言模型」共找到 1987 篇相关文章
当前关于 Vibe Engineering 的所有认知都会在 1 个月内严重过时
作者分享 Vibe Engineering 实践体会，指出当前认知很快过时，因 AI 编程工具和模型进步大。还对比了 Opus 4.5、GPT - 5.2 等模型，阐述人在开发各阶段角色，介绍多 Agent 协同实践及未来软件公司组织形态变化。
LLM时代的事件抽取：从静态任务到认知脚手架
此综述论文探讨LLM时代事件抽取价值，认为其未被削弱，应视为“认知脚手架”。它系统梳理任务分类、方法演进等，还提出六大未来研究方向，指向将其演化为智能感知与记忆层。
李飞飞万字长文爆了！定义AI下一个十年
李飞飞新文指出AI下一个前沿是「空间智能」，揭秘其「世界模型」核心框架和三大核心支柱。构建具备空间智能的AI需世界模型，其应用涵盖创意、机器人、科学医疗等领域，有望提升人类生活。
承认自己开源不行？转型“美国DeepSeek”后，两个谷歌研究员的AI初创公司融到20亿美元，估值暴涨15倍！
AI创业公司Reflection AI由两位前Google DeepMind研究员创立，仅一年就完成20亿美元融资，估值达80亿美元。它从编程领域起步，推出代码理解智能体Asimov，现转型为开源替代公司，要打造开放模型。
刚刚，全球AI生图新王诞生！腾讯混元图像3.0登顶了
LMArena竞技场发布文生图榜单，腾讯混元图像3.0夺冠，超越谷歌、字节和OpenAI等模型。它是原生多模态模型，语义理解强，核心技术独特，经多阶段训练，效果能与顶尖模型媲美。
Agent下半场！比Prompt更重要的是「上下文工程」，Anthropic首次系统阐述
Anthropic发文章阐述上下文工程，指出构建语言模型重点正从提示工程转向上下文工程，探讨了其与提示工程区别、重要性，给出实践指导原则、新趋势及应对长时程任务策略。
Thinking Machines 发布 Tinker，重新定义 LLM 微调的边界
Thinking Machines 发布工具 Tinker，它是灵活的语言模型微调 API，采用‘责任分工’模式，让研究者专注算法创新，不用被运维细节拖累。此模式获 Karpathy 赞赏，目前 Tinker 开始内测，理念受欢迎。
全新合成框架SOTA：强化学习当引擎，任务合成当燃料，蚂蚁港大联合出品
蚂蚁通用人工智能中心自然语言组联合香港大学自然语言组推出PromptCoT 2.0，押注任务合成。它让30B - A3B模型在数学代码推理任务达SOTA，全面升级效果、数据和方法，还将考虑多方向发展。
RLHF与RLVR全都要，陈丹琦团队最新力作将推理能力拓展到通用智能
普林斯顿大学陈丹琦团队发布学术成果，提出基于模型奖励思维的强化学习（RLMT）方法，弥合专门推理与通用对话能力差距，将链式思维优势扩展到更广泛范围，提升整体对话表现。
Nano Banana核心团队：图像生成质量几乎到顶了，下一步是让模型读懂用户的intention
这是对Nano Banana核心团队的专访。团队认为图像生成质量提升空间有限，未来关键在模型可表达性和读懂用户意图。还探讨了图像模型发展趋势、应用场景、产品设计、评估方式等，提及与传统工具将长期共存。