「视觉 - 语言推理」共找到 3224 篇相关文章
刚刚,清华黄高、北大刘譞哲等入选2026科学探索奖
2026年「科学探索奖」获奖名单揭晓,50位青年科学家入选,覆盖10个领域。其中信息电子领域5人,包括清华黄高、北大刘譞哲等,他们研究方向多元,成果显著,对AI发展意义重大。
如何判断AI视频真假?综述动态、可溯源、可解释的检测体系 | ACL26
AI视频生成技术发展快,现有检测方法难满足需求。新综述提出‘事实保真度验证’目标,梳理四层检测框架,涵盖底层线索、时空一致性等,强调多层证据耦合与可解释性,还分析评测指标与数据集。
GPT-5.4发布,AI的最强之争已经结束了!
GPT-5.4发布,作者对比OpenAI、Anthropic、Google三家模型数据发现它们不在同赛道。GPT-5.4适合白领工作,Claude擅编程,Gemini重推理与性价比,且OpenAI因合同问题流失用户。
强化学习 AI 系统的设计实现及未来发展
本文是阿里巴巴算法专家曹宇在 AICon 2025 北京站的分享,结合算法实践展示 RL 系统现状及发展脉络,探讨未来超大规模 RL 发展方向,涉及理论基础、业界实践、开源生态及社区共建。
71.2%的惊人解决率,伦敦大学开源顶级AI代码修复智能体系统
伦敦大学等发布Prometheus AI系统,它将代码库变成知识图谱,解决9种编程语言的GitHub问题。由五个智能体协作,解决率高、成本低且已开源,或为AI编程新方向。
一个让 AI 智能体(AI Agent)工作更出色的绝妙方法,简单到令人惊讶:只要给它们设定一个人格
论文揭示无需复杂重新训练就能引导AI行为,提出MBTI-in-Thoughts框架,在提示词里让大语言模型扮演特定MBTI人格,其行为会改变,还经测试验证,有广泛应用前景。
【万字长文】大模型开源开发全景与趋势解读
本文以蚂蚁开源团队视角,基于OpenDigger数据,分析大模型开源开发生态。呈现2025年全景图,涵盖135项目。指出训练、推理、应用侧主导领域,还探讨生态趋势、项目兴衰及近期厂商动态。
夜间感知新突破!北航等提出红外主导的高效目标检测方案 | ECCV'26
在复杂视觉场景中,传统RGB - IR多模态检测方法在低照度等场景下因RGB退化影响检测效果。北航等团队提出的InfraNet,以红外为主,用质量感知机制控制RGB引导,在多数据集取得强竞争力结果。
token危机解决?扩散模型数据潜力3倍于自回归,重训480次性能仍攀升
新加坡国立大学AI研究者Jinjie Ni团队预训练扩散语言模型(DLMs)与自回归(AR)模型,发现DLMs是超强数据学习者,数据潜力超AR 3倍,重训480次性能仍攀升,还剖析同期研究方法论缺陷。
Day0迁移、一键部署,华为开源的昇思MindSpore成为大模型开发的“万能钥匙”
在大模型无法一统天下的背景下,开发者面临在一个框架、生态体验众多主流大模型和AI技术的难题。华为开源的昇思MindSpore可实现训练Day0迁移、推理一键部署,还介绍了其相关技术和实测效果。