「多模态数学推理」共找到 2922 篇相关文章
VaseVQA：考古领域实现专家级，诊断+补弱RL框架
在文化遗产与人工智能交叉领域，研究人员提出把大型多模态模型放于‘诊断—补弱—精细化评估’闭环训练，配套结构化评测基准，让模型在文化遗产领域接近专家级能力。介绍了技术步骤、数据基准及关键发现等。
告别微调！腾讯提出Training-Free GRPO：无需更新参数，还能保证泛化性，成为传统RL的有力替代
大型语言模型在专业领域表现不佳，传统微调方法成本高、易过拟合。腾讯优图实验室提出Training - Free GRPO，无需更新参数，通过上下文学习提升性能，成本低且泛化性好，是传统强化学习有力替代。
SimpleTIR：让大模型“边写代码边思考”不再崩溃
SimpleTIR可解决多轮工具调用中训练崩溃问题。作者指出崩溃原因是分布偏移、低概率token链式雪崩和梯度爆炸。它采用void turn过滤，掐断崩溃链路，训练稳定，还催生多样推理行为，且工程友好已开源。
全流程国产GPU，上下文提速100倍！中国科学院发布「线性复杂度」类脑大模型
中国科学院自动化所李国齐、徐波团队发布国产自主可控类脑脉冲大模型SpikingBrain-1.0，训练推理全用国产GPU。它具线性复杂度，超长序列处理速度快，还开源7B模型，为类脑智能发展提供新思路。
智谱开源GLM-4.5工具调用超越Claude Opus 4.1，成本仅1.4%
开源模型GLM-4.5在伯克利工具使用榜单上超越Claude Opus 4.1，运行相同任务成本仅为1.4%。它采用MoE架构，在多场景表现卓越，推理速度快，成本低，还接入多款主流编程工具。
OpenAI最强对手出现！马斯克发布Grok-4，性能碾压Claude 4两倍！
半小时前马斯克发布Grok - 4，虽Grok3.5跳票、直播迟到被吐槽，但它训练量和算力投入大。在多项基准测试中碾压Claude Opus 4，还具备原生工具调用等能力，xAI目标是让其更快更智能。
韦东奕论文登数学顶刊，将散焦方程的爆破性研究扩展至d≥4
韦东奕和北大学者章志飞、邵锋合作的论文发表于数学顶刊《Forum of Mathematics, Pi》。他们将散焦方程的爆破性研究扩展至d≥4，成果填补空白，证明方法可推广到其他方程。
苹果在WWDC提到的本地模型，这家公司把它提速了220倍
苹果在WWDC开放本地语言模型API，让iPhone等有了“AI大脑”，但开发者面临模型运行慢问题。国产团队面壁智能发布MiniCPM 4.0，端侧处理长文本提速惊人，从多层面创新实现，还补上推理框架缺口。
Knowledge还是Reasoning？具体分析LLM答案正确，不代表思考过程靠谱的问题
斯坦福/加州大学团队指出大模型答案正确不代表思考过程靠谱，传统评估忽略思考路径问题。团队提出双维度评估框架，透视模型思考过程，还测试发现不同领域决胜关键、最佳训练法不同，且框架正解锁新场景。
DeepSeek-R1-0528 打榜、20+案例全面实测，全球网友狂点赞：实力堪称R2！
DeepSeek 上新的 DeepSeek - R1 - 0528 让 AI 圈沸腾。它在 LiveCodeBench 榜单飙升至第 4 位，性能逼近 OpenAI 的 o3 高级版。全球网友实测后好评如潮，其在多方面能力出色，且完全开源，引发对 R2 的期待。