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解决算力瓶颈,给多模态瘦身!Token压缩完整图谱与选型指南
给多模态大模型瘦身是解决算力瓶颈的关键。Token压缩技术可剔除视觉冗余,提升训练与推理效率。北大等团队剖析其全貌,给出完整图谱与选型指南,还揭示了未来演进路径。
“AI原生”觉醒:企业数智化的弯道超车时刻|甲子光年
当下‘AI原生’成共识,但不少企业有数据难转化、有工具难成闭环。文章提出‘数据×工具×组织’三重进化框架,介绍数据智能化趋势、火山引擎Data Agent等,还为企业拥抱Data+AI给出建议。
原生Agent杀入画布!一站式搞定专业创作,全程可控、不抽卡
国内RunningHub平台推出原生AI智能体全能内容创作平台RHTV,它能一站式搞定专业创作,流程可控。实测显示,它能编排短剧、生成商用物料,还内置影视级工具,且依托庞大生态,能力无上限。
多模态幻觉的病因「高熵节点」找到了!全基准幻觉率下降
多模态大推理模型的幻觉常出现在生成转折词时,此时模型处于高熵关键节点,易脱离图像证据。研究者提出LEAD,高熵时保留候选推理方向,注入视觉锚点拉回证据,实验显示它能跨领域提升模型性能。
OCR-Reasoning:揭秘多模态大模型在复杂图文推理中的真实能力
主流OCR评测基准聚焦信息抽取任务,而图文推理任务缺乏系统性评估标准。OCR - Reasoning可系统性评估多模态大模型深度推理能力,还给出多种推理示例,并展示了测评Qwen2.5 - VL - 7B模型的代码。
OCR-Reasoning:揭秘多模态大模型在复杂图文推理中的真实能力
主流OCR评测基准聚焦信息抽取,复杂图文推理任务中多模态大模型深度推理能力缺乏评估标准。OCR - Reasoning可系统性评估,还列举多种推理示例,并测评了Qwen2.5 - VL - 7B模型。
OpenAI员工爆料:已抢先体验GPT-5!7月上线,疑似完全多模态
新智元报道,X上神秘爆料与网友灰度测试经历让GPT - 5讨论再升温。奥特曼称今年夏天可能推出,迈向完全多模态。此外,还提及OpenAI核心团队动态、出走高管新动作及AI发展风险与监管建议。
GPT-5.4「原生操控电脑」实测封神!OpenClaw天选模型来了
OpenAI发布GPT-5.4,首次实现原生电脑操控能力,几乎可操作电脑所有应用。它被认为是最适合跑OpenClaw的模型,在多方面表现出色,其发布标志AI从对话式到智能体的跨越。
2.4万亿参数原生全模态,文心5.0一手实测来了
文心5.0正式发布,主打原生全模态,支持全模态输入和输出。官方测试显示其多维度表现突出,在LMArena文本排行榜并列全球第二。实测其理解精细、能捕捉细节,技术上采用自回归统一结构和超大规模混合专家架构。
字节Seed开源长线记忆多模态Agent,像人一样能听会看
字节Seed发布全新多模态智能体框架M3 - Agent,能听会看、有长期记忆且免费开源。团队还开发新长视频问答基准M3 - Bench并开源。实验显示,M3 - Agent在多基准测试中显著优于基线模型。