「多模态提示框架」共找到 2832 篇相关文章
4万多名作者挤破头，CVPR 2025官方揭秘三大爆款主题， 你卷对方向了吗？
CVPR 2025 官方根据 4 万多名作者 13008 份投稿，总结出计算机视觉热门的三大方向，即基于多视角与传感器的 3D 技术、图像与视频合成、多模态学习（视觉、语言和推理），并介绍了各方向热门原因。
迈向原生全模态AI智能体：人大&小红书发布OmniGAIA新基准
中国人民大学等团队推出 OmniGAIA 新基准及 OmniAtlas 训练框架。OmniGAIA 含 360 个高难度任务，覆盖多领域。实验显示闭源与开源模型差距大，OmniAtlas 显著提升开源模型表现，并指出未来全模态智能体发展方向。
训练加速1.8倍，推理开销降78%！精准筛选题目高效加速RL训练丨清华KDD
清华大学THU-IDM团队与慕尼黑大学CompVis团队合作提出MoPPS框架，解决强化微调代价高问题。它精准挑题，预测难度，开销低、动态适应且平衡探索利用，在多任务表现佳，降本增效，有新范式。
腾讯AngelSlim重磅升级！面向全模态的大模型压缩算法工具包，推理速度飙升 1.8倍！
近年来，推理阶段的成本等因素制约大模型规模化应用。腾讯混元升级的 AngelSlim 围绕 Eagle3 投机采样训练范式构建系统化实现，支持多模态场景，最高可实现 1.9× 推理加速，还具备多亮点。
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。
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。
n8n官方推出AI工作流生成器，用自然语言构建工作流
n8n官方推出AI Workflow Builder，可将文字提示转成可执行工作流，本周向n8n Cloud用户推送。该功能降低构建门槛，但易用性提升也带来新挑战，其是否沦为‘面向VC’功能待验证。
GPT-6 或有"生命"！MIT新作实现LLM自我进化，冻结权重时代终结
MIT新作《Self-Adapting Language Models》实现LLM自我进化，SEAL框架让模型自己生成“自编辑”微调自身。它能实时学新数据、修复知识、形成记忆。经两种场景验证，小模型也能超越GPT - 4.1等。
IROS 2025 | 机器人衣物折叠新范式，NUS邵林团队用MetaFold解耦轨迹与动作
新加坡国立大学邵林团队提出MetaFold框架用于机器人衣物折叠。它创新分层架构，解耦任务规划与动作预测。构建开源数据集，经实验在多指标超现有方法，还验证了从仿真到现实的迁移能力。
AgentFly：重塑Agent，无需微调LLM，如我们一样的记忆和经验持续学习
现有LLM智能体依赖静态流程或微调参数，缺乏灵活性且成本高。论文提出基于记忆的在线强化学习框架AgentFly，不更新LLM权重，在多基准测试表现出色，为构建通用智能体提供新范式。