「多模态大型语言模型」共找到 1986 篇相关文章
李飞飞最新思考:语言模型救不了机器人
本文是对李飞飞的访谈编译。她指出语言模型在世界理解上有短板,空间智能是关键,还探讨了AI发展历程、世界模型重要性等,介绍其公司产品Marble,强调人人在AI时代都有位置。
大语言模型 + 编程智能体 = 安全噩梦
作者结合黑帽大会英伟达演讲,指出大语言模型和编程智能体扩大攻击面。如攻击者利用公共资源留恶意指令,实施水坑攻击。强大编程智能体虽普及,但易造成安全漏洞,虽有防御措施但效果有限。
一篇多模态大模型推理技术最新综述
华东师大&字节跳动系统回顾基于强化学习的MLLMs推理进展,涵盖关键算法设计、奖励机制创新及实际应用,探讨了RL在LLMs/MLLMs中的关键设计与优化策略,还涉及多模态大模型推理多方面内容。
The Batch: 953 | 大型 AI 扩张计划冲击碳减排承诺
大型AI公司大规模建设数据中心,为满足AI预期需求扩张,正干扰其碳减排承诺。Alphabet、Amazon等公司虽有清洁能源计划,但目前仍依赖化石燃料,总排放均有增长。
750篇论文,彻底把统一多模态模型摸清了
未来迈向AGI需多模态AI系统。南大等联合发表综述,涵盖754篇文献。分析传统路线痛点,介绍统一多模态模型定义、技术路线、训练方法等,还提及应用场景及未来方向。
多模态Deep Research,终于有了「可核验」的评测标准
俄亥俄州立大学与 Amazon Science 等联合发布 MMDR - Bench,将多模态 Deep Research 评估拉到可核验标准。它含 140 个专家任务,覆盖 19 领域,把评估拆成 3 段管线、12 指标,强调过程证据链。
人大-清华-腾讯发布:音频 - 视觉多模态任务统一框架
人大、清华和腾讯合作发布Crab论文,目标是实现多模态场景理解任务的高效一统。它针对音频 - 视觉理解模型难点提出解决方案,构建数据集、设计LoRA结构、统一架构,训练分预训练和指令调整两阶段。
LangFlow: 挑战离散扩散,探索下一代语言模型新范式
UIUC Ge Liu团队发布《LangFlow: Continuous Flow Matching for Large Language Models》,回归连续扩散架构。研究指出连续扩散受挫非先天缺陷,经优化,LangFlow让连续扩散在标准基准追平离散扩散,为多模态统一架构打通底层路线。
Qwen-AgentWorld:一个语言世界模型,模拟七大Agentic领域
今天正式发布 Qwen-AgentWorld,它是首个原生语言世界模型,能在七大领域模拟智能体交互环境。同步发布 AgentWorldBench 评测基准。Qwen-AgentWorld 经三阶段训练,在评测中表现出色,还探索两种范式增强通用智能体能力。
字节会师何恺明!开源连续扩散语言模型Cola DLM
字节会师何恺明,开源连续扩散语言模型Cola DLM,释出论文、代码等。该模型跳出离散token束缚,把生成过程交给连续空间,在实验中展现出稳定scaling趋势,其动机是表征而非diffusion。