「视觉框架」共找到 2184 篇相关文章
上交×蚂蚁发布 DiagGym：以世界模型驱动交互式医学诊断智能体
上海交通大学与蚂蚁集团等团队提出新训练框架，构建面向医学诊断的世界模型DiagGym，训练诊断智能体DiagAgent，还设计评测基准DiagBench。实验显示该框架下的智能体表现优于先进模型，代码等已开源。
模拟大脑功能分化！北大与港中文发布Fast-in-Slow VLA，让“快行动”和“慢推理”统一协作
北大与港中文研究团队发布 Fast-in-Slow（FiS-VLA）全新双系统视觉 - 语言 - 动作模型，将快速执行模块嵌入预训练视觉 - 语言模型，实现快慢系统一体化。该模型在多平台表现优异，控制频率大幅领先。
智谱GLM-OCR，0.9B开源即巅峰，复杂文档精准解析
智谱发布并开源GLM - OCR，以0.9B轻量级参数在多项基准取得SOTA。它解决视觉感知难题，具备视觉编码与语言解码协作架构，还可端侧与高并发部署，成本低，推动文档智能化处理升级。
一年从3B卷到0.xB：MonkeyOCRv2用0.7B拿下17语种文档解析开源第一
文档OCR正迈入小模型时代，MonkeyOCRv2以0.7B、0.6B参数在MDPBench上超越3B模型。它重新分配系统职责，采用互补预训练目标，还开源训练数据，且迁移到多任务表现良好。
LangChain Memory 太弱？试试用 MemOS 构建 Agent 专属的“记忆图谱”。
文章聚焦 MemOS 开源框架，深入体验其记忆“图谱”能力，探讨将它集成到基于 LangChain1.x 框架构建的智能体的方法。介绍了基于记忆“图谱”构建 ChatBot、体验记忆“图谱”自动重组，以及集成到 LangChain 智能体等内容。
VerlTool重塑Agentic RL的训练生态
当前LLM像‘缸中的大脑’，缺乏与外界互动能力。新范式ARLT兴起，但构建训练框架面临诸多挑战。VerlTool作为统一、模块化、高效的开源框架应运而生，解决难题，在多任务实验表现出色，推动LLM向智能体转变。
Andrej Karpathy 提出判断什么工作会被 AI 替代的新标准
Andrej Karpathy 提出判断工作是否会被 AI 替代的新标准，即不看复杂度看可验证性。他在 Software 2.0 框架下解释此现象，还指出任务被 AI 自动化需满足可重置、高效、可奖励三个条件，同时提及该框架有局限性。
英伟达&MIT等推出Long-RL，长视频训练速度翻倍
英伟达联合MIT等推出Long - RL，它是面向长序列推理和多模态强化学习的全栈训练框架，能提升RL训练数据长度上限，让训练速度翻倍。其核心MR - SP并行框架可降低训练耗时和显存，LongVILA - R1是其明星应用。
Issue修复开源No.1！蚂蚁 | 提出代码图模型：CGM，结合GraphRAG架构，领先最强开源7.33%
为解决开源模型在仓库级代码理解上的能力瓶颈，蚂蚁全模态代码算法团队提出 CGM 架构，融合仓库结构与语义信息。CGM 首创图结构与语言模型融合的对齐框架，还搭配了 GraphRAG 框架，在多个代码任务中表现出色，且相关资源均已开源。
5000 star，Harness门槛被OpenHarness打穿了
分享开源Python实现版本OpenHarness，它易上手，能助研究者和开发者理解生产级AI Agent原理、构建专用智能体。介绍其核心功能、架构及核心循环逻辑，还给出了Github链接。