「多模态训练」共找到 2839 篇相关文章
「养龙虾」翻车实录:D盘没了、账号废了、余额清空了……
当下「养龙虾」(安装并训练 OpenClaw)火爆,腾讯、字节跳动等大厂纷纷入局,资本市场也很沸腾。但普通人「养龙虾」却状况百出,存在安全风险且烧钱,工信部也发布了安全预警。
空间智能终极挑战MMSI-Video-Bench来了,顶级大模型全军覆没
上海人工智能实验室 InternRobotics 团队推出空间智能视频基准 MMSI-Video-Bench,对主流多模态大模型进行评测。该基准题型全面、问题具挑战性,视频数据多样,能针对性测评。结果显示模型与人类差距显著,明确了能力瓶颈。
4K超分Agent修图师来了!一键救活所有模糊照片
传统图像放大模型应对复杂情况力不从心,4KAgent应运而生。它基于多智能体设计,有感知、复原等模块,能为图像定制4K超分方案,在多领域测试中表现出色,无需特定领域再训练。
大模型如何准确读懂图表?微软亚研院教它“看、动手、推理”
多模态大模型处理结构化图像有误差放大、推理难等问题。微软亚洲研究院等提出PixelCraft,以高保真图像处理与非线性多智能体推理为支柱,提升结构化图像理解性能,在多基准上有增益。
The Batch: 882 | Qwen3-Next 提速
阿里巴巴对开源权重模型 Qwen3 全新升级,发布 Qwen3 - Next - 80B - A3B 的 Instruct 和 Thinking 版本权重。其融合新研究成果,推理能耗低、速度快,还优化架构和训练方法提升效率与稳定性。
腾讯提出Vision-SR1:让模型真正学会“看图思考”,而不是“蒙答案”
视觉语言模型(VLMs)存在视觉幻觉和语言捷径问题,限制其可靠性和泛化能力。腾讯提出Vision - SR1训练方法,通过推理分解和自我奖励机制,不依赖外部监督,提升模型视觉感知和推理可靠性。
大模型自信心崩塌!谷歌DeepMind证实:反对意见让GPT-4o轻易放弃正确答案
谷歌DeepMind携手伦敦大学研究发现,GPT - 4o、Gemma 3等大语言模型有“固执己见”和“被质疑就动摇”并存的冲突行为,原因与训练、决策逻辑、记忆机制有关。研究还通过两轮实验证实。
一个标点就能迷惑LLM-as-a-Judge!
论文揭露惊人漏洞,一个标点或通用推理开场白就能欺骗最先进的LLM裁判,导致强化学习训练崩溃。研究通过实验验证漏洞,提出Master - RM模型,其FPR近乎0%且保持通用裁判能力。
超过GPT-image-1!大黑马Black Forest刚开源新模型,只用文本实现一键PS
今日凌晨,Black Forest开源文生图模型FLUX.1-Kontext开发者版本,功能类似PS,用自然语言就能一键P图。测试显示它超GPT-image-1,成最强开源文生图模型之一,还在架构、训练、工程层面做了优化。
新“SOTA”推理模型避战Qwen和R1?欧版OpenAI被喷麻了
“欧洲的OpenAI”Mistral AI发布首款推理模型Magistral,却再遭质疑未与最新版Qwen和DeepSeek R1对比。该模型亮点是支持多语言推理,以纯RL方式训练,为LLM强化学习提供新范式。