「多模态训练」共找到 2839 篇相关文章
从GPT-2到gpt-oss，深度详解OpenAI开放模型的进化之路
OpenAI 近日发布 gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b 两个开源模型，Sebastian Raschka 发布博客对其详细分析，回顾自 GPT - 2 以来 AI 社区进步，还与 Qwen 3 比较，介绍架构、训练、推理等细节。
深入剖析AI公司正在面临的：「囚徒困境」
文章指出AI模型训练成本虽下降，但运营成本尤其是推理费用飙升，使AI公司陷入两难。用户只青睐最强模型，且模型资源消耗远超预期，订阅模式难以为继，还给出了避免亏损的三条出路。
Token成本下降，订阅费却飞涨，AI公司怎么了？
文章指出，虽模型训练成本下降，但 AI 公司运营成本尤其是推理费用猛增。以固定费率订阅和高 token 消耗的商业模式的公司面临困境，如 Windsurf、Claude Code 等，还给出避免亏损的三条出路。
Codex给V4-Flash装上眼睛，DeepSeek也会文档OCR
GitHub上的项目codex-vision-proxy让接进Codex的DeepSeek能看图，不用换模型或等官方，装本地代理即可。它还附带视觉工具包，在智能文档解析和OCR上潜力大，证明多模态能力可长在管道上。
前小米 OS 高管创业：你的下一部「手机」未必是手机
前小米OS高管董红光创立光帆科技，他认为AI将重塑消费电子行业，未来交互是“需求式”和“多模态”的，手机或不再是最适配设备，穿戴设备或先变革，未来多设备联动由AI大脑调度。
EMNLP 2025 | CARE：无需外部工具，让大模型原生检索增强推理实现上下文高保真
MetaGPT等机构团队发布CARE框架，可让LLM将推理上下文与自身检索能力结合，已全面开源。它提出原生检索增强推理范式，采用两阶段训练策略，在问答基准实验中表现出色，为解决模型问题提供新路径。
OpenAI新幻觉论文惹争议！GPT-5拉胯是测试基准有问题？？
OpenAI新论文《语言模型为何会产生幻觉？》提出，模型有幻觉是因标准训练和评估流程倾向奖励“猜对”。GPT - 5不爱猜测，在榜单表现不佳，网友质疑论文是为GPT - 5挽尊，论文引发网友多方向讨论。
Demis Hassabis揭秘世界模型Genie 3的真正意义：为AGI打造无限“虚拟子宫”
Google DeepMind CEO Demis Hassabis与产品负责人深度对谈，爆料将游戏智能体SIMA放入Genie 3生成世界训练，探讨AI从游戏到思考系统的演进、Genie 3意义及AGI评估挑战，还提及与Kaggle合作推游戏竞技场。
Google 发布 Gemini 3.1 Flash-Lite：每秒 363 tokens，百万 token 只要 $0.25
Google发布Gemini 3.1 Flash-Lite，输出速度达363 tokens/秒，比上一代快45%，首个token响应快2.5倍。价格降低，输入$0.25/百万tokens，输出$1.50/百万tokens。跑分不错，还有动态思考功能，支持多模态输入。
BRIGHT榜单SOTA！人大&百度ReasonRank：用推理增强的段落重排序器
传统listwise在复杂查询表现差，近期工作泛化性不佳。人大与百度等提出ReasonRank，通过全自动合成13K推理数据及两阶段训练，在BRIGHT等榜单表现优异，且ReasonRank-7B比Rank1-7B快2.5倍。