「多语言视觉问答」共找到 1667 篇相关文章
突发!OpenAI「掀桌」:自研推理芯片「墨西哥辣椒」跑赢英伟达
OpenAI公布自研推理芯片Jalapeño(墨西哥辣椒)测试结果,它专为大语言模型推理设计,能同时提升吞吐量和降低延迟,在多模型测试中超NVIDIA系统。该芯片与Cerebras合作,计划2026年底部署。
把 RAG 做成主流的公司,现在开始“做空”RAG 了
Pinecone 曾将 RAG 定义成大语言模型 grounding 标准范式,如今却宣布 RAG 时代结束。它推出面向 Agent 的知识引擎 Nexus,提出“知识编译”概念,称能提高任务完成率、降低 token 开销,整个 AI 世界都在将“推理”往上游移动。
全球AI双榜第一!力压谷歌Veo与Grok,Vidu Q3「参考生」之王归来
这个月初谷歌免费开放Veo 3.1视频生成能力,让AI视频更普及,但模型距‘能交付’仍有差距。Vidu Q3带着‘全家桶’回归,覆盖多领域,在权威评测榜单成绩优异,视觉、听觉和场景能力升级。
让外部知识“长入”模型:动态化与参数化 RAG 技术探索
检索增强生成(RAG)成大语言模型利用外部知识主流范式,但传统方法将其当黑箱,忽略动态需求和机制鸿沟。艾清遥博士介绍动态化和参数化检索增强技术,可提升准确性与适应性,减少计算开销。
「百万级」视频推理数据集!30+顶尖高校联合发布
AI视频生成已能「画得像」,但不会「想得对」。VBVR推出百万级视频推理数据集,首次系统评测模型对空间、物理、逻辑和抽象的推理能力,发现顶尖模型通过率仅68%,推动视频AI从「视觉模仿」迈向「智能推理」。
ICLR 2026|首个微观世界模型MicroVerse来了,AI开始模拟看不见的世界
过去两年,世界模型成为大模型演进重要方向,但现有模型多聚焦宏观世界。本文提出MicroVerse模拟框架,将研究边界拓展到微观尺度,还推出MicroWorldBench评测基准和MicroSim - 10K数据集,推动AI从视觉模拟迈向科学模拟。
Claude Code 推出 /loop 无限循环,一台电脑即可化身无数小龙虾
Claude Code发布v2.1.71,推出`/loop`功能,可让Claude在后台循环执行任务。它能将Claude Code从问答工具变为自主运转的Agent,配合CLAUDE.md和Git hook可构建自主Agent系统,还能同时跑多个实例。
前端同事看走眼了,这个“游戏网页”其实全是AI写的!
Kimi K2.5上新,集视觉理解、代码生成等能力于一体,提供四种使用模式,其中Agent集群模式提效显著。实测显示其网页生成、动效理解能力出色,下一代K3模型或用新架构KDA降低计算成本。
自回归因果注意力也能并行解码?上交联合UCSD突破LLM推理瓶颈,模型代码全开源
大语言模型推理速度是应用瓶颈,传统方法各有弊端。上交和UCSD团队提出Jacobi Forcing方案,无需重构架构,将AR模型转为并行解码器,提速显著且质量损失小,核心优势多,技术路线全链路优化,实测表现优。
GPT-5.2果然反超谷歌Gemini 3 Pro!北大数院校友核心贡献
OpenAI在成立十周年推出GPT - 5.2,相比GPT - 5.1在多实用领域更强,视觉理解等能力提升。ARC - AGI测试中得分超谷歌Gemini 3 Pro。拆解其多方面能力,还介绍核心团队多为数学专业新面孔。