「港中文MMLab」共找到 276 篇相关文章

产品应用7

新手必备!Cursor 1.0 完全上手指南:从零开始用 AI 玩MCP

本文是Cursor 1.0的上手指南,涵盖下载安装、核心功能、中文环境设置、工作方式、MCP基础设置、AI使用方法及使用渠道等内容,助新手用AI玩MCP。

AI 产品自由
算法论文8

端到端GUI智能体首次实现“犯错-反思-修正”闭环,模拟人类认知全过程

南洋理工大学MMLab团队提出框架GUI - Reflection,让端到端多模态GUI智能体有“自我反思”能力。它在各训练阶段引入“反思与纠错”机制,实验证明该框架能提升智能体能力。

量子位
开源动态8

想入局VLA却不知从何下手?NTU&中大开源「终极菜谱」:从基座到频域建模,每一步都有实验支撑

MMLab@NTU联合中山大学的研究推出VLANeXt,从12个关键维度剖析VLA设计空间,每步有实验支撑。它在LIBERO及LIBERO - plus上超越SOTA方法,遇扰动成功率跃升10%,适合不同水平从业者。

量子位
算法论文8

推理与操控能力双提升!具身机器人双系统VLA模型新突破

香港中文大学等联合提出Fast - in - Slow(FiS - VLA)统一双系统VLA模型,实现快慢系统融合。在真机和仿真测试中,成功率和控制频率提升显著,泛化能力强。未来计划探索动态调参机制。

量子位
开源动态8

智源研究院发布中英文高质量数据集CCI4.0,推动全球人工智能开源创新

2025年5月6日,智源研究院在全球开源创新论坛发布中英文高质量数据集CCI 4.0,同步在多平台开源。CCI 4.0规模大,处理严格,此前CCI系列反响好,未来将持续建设中文预训练语料库。

AI科技大本营
算法论文8

AI玩拼图游戏暴涨视觉理解力,告别文本中心训练,无需标注的多模态大模型后训练范式

在多模态大模型后训练浪潮中,现有方法多以文本为中心。MMLab@南洋理工大学提出Visual Jigsaw,将拼图任务用于后训练,让模型不依赖标注强化视觉感知与理解,在图片、视频和3D模态验证有效。

量子位
算法论文8

ICLR 2026|多模态大模型真的理解情绪吗?MME-Emotion给出了系统答案

多模态大模型迅速发展,但能否理解人类情绪存疑,且缺乏系统性评测框架。香港中文大学和阿里通义实验室团队提出 MME - Emotion 评测基准,评测 20 个主流模型,发现模型情感智能不足,为后续研究提供参考。

机器之心
算法论文8

AI记忆系统首获统一框架!6大操作让大模型拥有人类记忆能力

香港中文大学等团队发布AI记忆机制综述,首次构建统一框架,划分记忆类型,提出六种操作,探讨关键主题,还对比人类与AI记忆,指明未来AI记忆系统需突破瓶颈,迈向认知跃迁。

量子位
产品应用8

我给 Claude Code 加装了 MiniMax M2.5:它像“法拉利”,但更像一台工作机

作者给 Claude Code 加装 MiniMax M2.5 模型,测试其编程、上下文记忆等能力。M2.5 在多方面表现出色,能高效完成各类开发任务,还具备良好的中文处理能力,性价比高。

MacTalk
新闻资讯7

盐城芯片大佬,静待两个千亿IPO

芯片大佬朱一明即将迎来高光时刻,1月13日其控制的兆易创新将登陆港交所,长鑫也递交了招股书。存储芯片行业需求旺盛、价格上涨,朱一明想把兆易创新做成中国的“三星半导体”。

芯师爷