「复杂图表理解」共找到 1674 篇相关文章
业务逻辑的“坍塌”：当应用层只剩下胶水代码，在 AI Agent 时代，我们该构建什么
作者梳理从“怀疑AI”到“理解并驾驭AI”的心路，探讨LLM不确定性、AI开发概念，手搓Agent示例介绍开发关键点，分析LangChain价值，思考混合架构，还从性能视角看LLM，回顾其关键跃迁。
OpenAI推出GPT-5.4 mini/nano；MiniMax发布M2.7；小米发布MiMo-V2系列模型
OpenAI、MiniMax、小米陆续发布新模型。OpenAI推GPT - 5.4 mini与nano，优化速度和成本；MiniMax的M2.7能自我演化；小米MiMo - V2系列覆盖智能体核心、全模态理解和情感语音合成。
生成视频总出物理bug？用VLM迁移+token级对齐，让燃烧在正确位置发生，碰撞遵循动量守恒丨CVPR 2026近满分接收
现有生成式视频模型多停留在“外观拟合”，未真正“物理建模”。中山大学等机构提出ProPhy，构建渐进式物理对齐框架，使模型有“分层物理理解”与“空间物理对齐”能力，论文被CVPR2026近满分接收。
企业级靠谱龙虾升级，拒绝失控
OpenClaw爆火又降温，凸显轻量化智能体短板，企业需具精准业务理解和多技能协同能力的AI员工。滴普科技升级Deepexi企业大模型，其与两平台构成DeepexiOS，支撑企业AI体系化建设。
训练即服务！让模型训练回归算法语义，150行代码跑通RL
ModelScope团队开源Twinkle框架，采用Client - Server架构，支持20余种算法组件。开发者约150行代码就能编排复杂RL训练循环，底层调度等交给框架。它兼顾易用性与灵活性，有多种特点和优势，代码已开源。
在AI社会抓「内鬼」？上海AI Lab推出首个多智能体极端事件解释框架
2023年起多智能体系统成人类社会数字镜像，但复杂系统会自发涌现极端事件。上海AI Lab等团队推出解释框架，用沙普利值拆解风险，发现极端事件五大演化规律，还能提前防控风险。
智能体时代的强化学习：AReaL 框架与 Agent 最佳实践
本文整理自吴翼博士在 2025 年 QCon 全球软件开发大会的分享。他介绍 AReaL 框架及 Agent 最佳实践，阐述强化学习与大模型联系，指出 Agent 是 AGI 未来 5 年关键，强化学习是 Agent 技术核心，还分享团队成果与经验。
1 分钟，我在百度 App上免费部署了OpenClaw
OpenClaw热度高，但原生部署折腾且成本高，应用少。百度App提供免费轻量部署入口，耗时不到一分钟；百度智能云0.01元可进阶部署。实测它在信息搜集和代码生成任务表现好，但也有局限。
字节豆包2.0重磅发布！成本暴降一个数量级，Seed团队揭秘视频Agent竞争关键
今日字节发布豆包大模型2.0系列，围绕大规模生产环境需求优化，有Pro、Lite、Mini和Code四款模型。其Token单价低一个数量级，多模态理解能力升级，未来将围绕长链路智能系统构建发展。
开源多模态推理「破壁」时刻：MMFineReason助力4B逆袭30B
长期以来，开源多模态模型在复杂推理任务上与顶尖闭源模型有差距，核心痛点是高质量推理数据匮乏。上海AI实验室OpenDataLab团队开源MMFineReason框架及大规模数据集，小模型凭此实现性能逆袭。