「多领域推理」共找到 6403 篇相关文章
理解帮助生成？RecA自监督训练让统一多模态模型直升SOTA
统一多模态模型在视觉理解和生成能力上不平衡，常理解强但生成弱。本文提出重建对齐（RecA）自监督后训练方法，不改动架构，用未标注图像训练，在多模型实验中提升性能，部分达SOTA。
自搜索强化学习SSRL：Agentic RL的Sim2Real时刻
本文由多机构联合完成，引入自搜索强化学习SSRL。它利用结构化prompt和format reward提取模型world knowledge，降低幻觉。还探索Sim2Real有效性，验证SSRL训练模型在真实场景泛化性，且所有训练数据等已开源。
4D空间智能：AI如何一步步「看懂」时空结构？一篇综述解析通往四维世界的五大层次
4D空间智能重建整合静态场景与时空变化，构建含时间维度的空间表征系统。南洋理工等高校研究者调研该领域，提出按建构深度分五层的新视角，展现AI认知从基础到高阶的进化路径。
微信测试中心刷新业界标准，斩获 ICCV 图像质量评估挑战赛冠军
微信测试中心IH-VQA团队在ICCV 2025 MIPI赛事夺冠，其首创的iDetex方案刷新业界标准。该方案能精准定位图像失真，提升评估可解释性，已在微信多业务落地，未来将深耕多模态质量评价等领域。
“被投资人怒怼30分钟后，我更确定中国To B的答案” | 甲子光年
文章讲述百融云创在AI To B领域的探索。它突破传统“卖工具”模式，采用“结果计价”，共担结果、承包KPI。技术上提前押注语音对话技术栈，“硅基员工”概念落地多场景，有望推动中国To B行业进入新秩序。
刚刚，好莱坞特效师展示AI生成的中文科幻大片，成本只有330元
AI领域发展迅速，视频生成能力提升。百度全球首发中文音视频一体化模型百度蒸汽机2.0，实现人物口型等毫秒级同步，多版本升级且价格有竞争力。实测效果好，技术上解决难题，还开创应用驱动研发范式。
让机器人学会系统2慢思考，叠衣服倒咖啡等不在话下 | 上海交大&智元机器人
上海交通大学与智元机器人等团队推出Hume——融合系统2慢思考的双系统VLA模型。它结合深度推理与实时控制，在多种机器人平台实验中表现出色，平均成功率达91%，显著超越现有模型。
图灵奖得主杨立昆现场追问：AI 还没越过这 3 道认知墙，谈什么通用智能？
图灵奖得主杨立昆指出AI未越过三道认知墙，即看不懂物理世界、无长时记忆、无推理结构，提出JEPA架构及AMI概念，还建议别卷模型，应卷架构，如探索具身智能等领域。
Action Map Policy：从高维动作回归到像素分类，一种新的机器人操作学习范式
本文介绍美国东北大学博士生黄浩杰提出的全新机器人操作学习范式Action Map Policy（AMP），将高维三维机器人动作转化为二维图像空间的像素分类问题，性能和推理速度均显著优于现有主流基线方法。
专访希姆计算陈炜博士：“技术与人才标准”双轮驱动，推动 RISC-V 生态繁荣
在2025 RISC-V中国峰会期间，希姆计算陈炜博士接受专访，介绍RISC-V在AI领域布局，提及希姆计算推动技术标准制定的贡献与挑战，还阐述国内人才缺口及培养标准，认为技术与人才标准相辅相成。