「LLM式视觉编码器」共找到 1611 篇相关文章
探索文本压缩极限！C3纯文本压缩pipeline：20倍压缩解码准确率98%
DeepSeek团队的DeepSeek - OCR技术引发关注，研究者重新审视视觉压缩路径后提出C3技术。C3采用纯文本压缩管道，实验表明其压缩精度远超DeepSeek - OCR，还具独特遗忘模式，代码模型均已开源。
自回归科学基座模型 BigBang-Proton，提出实现 AGI 的新路线
超对称公司发布自回归科学基座模型 BigBang - Proton，挑战主流 AGI 技术路线。它实现多学科问题与 LLM 统一预训练和推理，有三项创新，在多专业任务表现出色，还提出宇宙尺度压缩构想。
jina-reranker-v3刷新全球重排榜，效率狂飙4.79%
jina-reranker-v3作为LLM时代向量模型，提出“最后但不晚”交互机制，解决文档检索效率与效果权衡、多语言文档重排性能与效率平衡、模型泛化能力和适应性等问题，架构与训练方案有创新。
北大 & 作业帮团队提出 Text-to-SQL 新框架 Interactive-T2S，攻克宽表处理与低资源对齐难题
北大与作业帮联合研发的论文提出 Interactive-T2S 框架，将 LLM 塑造成智能代理，通过多轮交互解决传统 Text-to-SQL 方法在宽表处理、低资源对齐等方面的难题，已入选国际顶会 CIKM2025。
2025年了，AI还看不懂时钟！90%人都能答对，顶尖AI全军覆没
AI基准ClockBench测试AI读模拟时钟能力，人类平均准确率89.1%，11个主流大模型最好仅13.3%。研究展示了LLM局限性，分析了可能原因，还对比了不同模型表现及在各类问题上的差异。
为什么大模型会产生幻觉？OpenAI最新研究终于搞清楚了
OpenAI发布研究论文剖析LLM幻觉根源，指出当前主流训练与评估体系是核心驱动因素之一。现行评估奖励猜测行为，幻觉起源于预训练的‘下一词预测’，论文还澄清五大误区，建议改革评估体系。
人形机器人终于学会洗碗了
Figure机器人学会洗碗，用的是叠毛巾和分包裹同款Helix架构，无新算法和特殊工程，仅增加新数据。该架构是端到端“视觉 - 语言 - 动作”模型，同一系统增数据就能学新技能。
首个3D动作游戏专用VLA模型，打黑神话&只狼超越人类玩家 | ICCV 2025
淘天集团未来生活实验室团队提出首个3D动作游戏专用VLA模型CombatVLA，已被ICCV 2025接收。它能处理视觉输入输出动作指令，在战斗理解准确率和执行速度上表现优异，还构建了评测基准等。
吞下17亿图片，Meta最强巨兽DINOv3开源！重新定义CV天花板
Meta训出70亿参数「视觉巨兽」DINOv3并完全开源。它用自监督学习，无需人工标注，可生成强大图像特征，在多任务超专用方案，NASA已用其探索火星，还能推动多行业进步。
构建可靠AI Agent：从提示词、工作流到知识库的实战指南
本文阐述如何构建可靠、高效且可落地的AI Agent应用。随着LLM和工具调用标准化，开发核心竞争力转向提示词工程、工作流设计和知识库构建。还介绍各部分要点及安全策略，给出确定AI项目的方法。