「视觉语言融合」共找到 2042 篇相关文章
罗福莉首个小米成果！开源具身大模型
正式入职小米不到10天，罗福莉作为核心作者的首篇论文出炉。MiMo团队提出并开源全球首个打通自驾与具身操作领域的跨具身基座模型MiMo - Embodied，在29个Benchmark上霸榜。
模型汤新做法！Meta｜提出“类别专家汤”：SoCE，大幅提升模型性能，刷新SoTA！
大语言模型领域，提升性能常需高算力、大量数据和长时间训练。Meta提出新型模型汤技术SoCE，通过分析类别相关性操纵模型权重，在BFCL上刷新SOTA记录，为开源社区指明低成本进化之路。
谷歌DeepMind最新论文，刚刚登上了Nature！揭秘IMO最强数学模型
谷歌DeepMind的AlphaProof在IMO获接近金牌的银牌成绩。它结合大模型直觉、强化学习和Lean形式化证明解题，虽在速度、泛化和读题上有局限，但开启了人类数学家与AI协作新阶段。
Zero-RAG，对冗余知识说“不”
文章指出大语言模型知识冗余，RAG 检索效率低。复旦大学邱锡鹏提出 Zero - RAG，能精准识别并剪除冗余知识，砍 30%语料准确率掉点小，检索延迟降 22%，还介绍了其技术方案。
G2ConS将微软GraphRAG的成本被打下来了~
传统Text - RAG处理多跳推理表现不佳，GraphRAG虽能提升准确率，但成本高。作者提出G2ConS方案，在3个多跳QA基准全面SOTA，平均节省30%费用，EM提升31.44%，整体流程仅3步。
Nano Banana 拉爆谷歌营收创纪录，劈柴哥开心坏了！幕后团队曝内部“绝对优先事项清单”
谷歌CEO宣布单季营收破1000亿美元，Gemini月活达6.5亿。Nano Banana模型功不可没，其下载量飙升带动Gemini。幕后团队透露其诞生过程，还探讨AI对艺术创作影响、模型发展方向及未来迭代重点等。
大模型是否对问题难度有预判？最新研究揭示 LLM 内部的“难度感知机制”
近期论文《Probing the Difficulty Perception Mechanism of Large Language Models》系统性解答大模型能否感知问题难度等问题。研究基于数据集在主流 LLM 上训练轻量线性探针，定位负责难度感知的注意力头，还发现不同模型表现有差异。
阿里开源 Wan2.2-Animate！统一角色动画和视频人物替换
阿里通义实验室开源 Wan - Animate，这是用于角色动画与替换的统一框架。它构建于 Wan 模型之上，支持角色动画和角色替换两项核心功能，性能超现有算法，还通过独特设计实现多种效果。
谷歌Nature震撼发文，Gemini教练暴打专家！医学双料冠军，秒出睡眠报告
谷歌DeepMind把Gemini版大模型PH - LLM调教成「AI健康私教」，将可穿戴设备数据转化为睡眠健身建议，准确率超人类医生。它经两阶段训练，在多项测试中表现优异，或开启预防医学未来。
Chain-of-Agents: OPPO推出通用智能体模型新范式，多榜单SOTA，模型代码数据全开源
OPPO个性化AI实验室团队推出智能体推理范式CoA及模型AFM，解决传统多智能体系统通信效率低等问题。AFM在近20项测试中刷新记录，降低推理成本，还介绍了架构、数据构建等，也指出待探索方向。