「多语言翻译」共找到 4842 篇相关文章
扩散语言模型扛把子LLaDA迎来新版本，数学、代码、对齐能力均提升
中国人民大学与蚂蚁集团团队基于前期 8B 扩散语言模型 LLaDA，提出方差缩减的偏好优化方法 VRPO，推出 LLaDA 1.5。它在数学、代码、对齐任务上性能提升，VRPO 为扩散语言模型对齐提供框架。
你永远叫不醒装睡的大模型！多轮对话全军覆没，性能暴跌39%
研究人员进行超20万次模拟实验，耗资5000美元，评估大模型在多轮对话中的表现。结果显示，大模型在多轮对话中性能明显低于单轮对话，平均下降39%，还出现“对话迷失”现象。
OpenAI偷袭，谷歌掀桌！2026开年第一场AI大战太精彩
OpenAI悄悄上线ChatGPT Translate挑战谷歌翻译，该工具支持超50种语言，有翻译后「二次加工」能力，但功能尚不完善。谷歌则高调开源TranslateGemma模型，支持55种语言，效率惊人，12B参数超越27B基线。
EMNLP2025 | 解耦视觉与推理，港大探索视觉语言模型"眼智分离"新范式
当前大视觉语言模型处理复杂推理任务时，常过分依赖语言知识，忽视图像关键信息。港大等团队提出ProReason框架，其蒸馏的ProReason - VL和ProReason - Q3模型性能提升显著，为LVLMs发展提供方向。
构建能源领域的AI专家：一个多智能体框架的实践与思考
本文介绍阿里团队在能源领域构建多智能体框架的实践。因单智能体处理复杂任务有“注意力发散”问题，团队研发综合能源智能体平台，阐述框架搭建、各组件功能及设计考量，还分享思考与可优化点。
腾讯混元最新开源成“最强翻译”：国际机器翻译比赛获30个语种第一
腾讯混元团队的Hunyuan-MT-7B以7B总参数量获国际翻译比赛冠军，还开源了该模型及翻译集成模型Hunyuan-MT-Chimera-7B。其Shy框架有三大创新，在多方面表现优异，还为垂直领域优化提供模板。
牛，AI 写代码进入“编排时代”：Vibe Kanban 让多个 Agent 并行干活～～～
用Claude Code等写代码常需排队，Vibe Kanban思路直接，把AI coding agent当“同事”，用看板分配任务、并行跑多agent、可视化review改动。它亮点多，有多种使用场景，5分钟可上手。
混合数学编程逻辑数据，一次性提升AI多领域强化学习能力 | 上海AI Lab
上海AI Lab的OpenDataLab团队通过大规模实验剖析RLVR在多领域推理机制。构建多领域评估框架与定制奖励策略，基于Qwen2.5 - 7B系列模型联合训练，有多项关键发现，为构建AI推理模型提供参考。
突破LLM数据瓶颈：Meta等提出语言自我博弈，一台模型，两个角色，无限进化
Meta等团队提出“语言自我博弈”（LSP）框架，让语言模型自己和自己“玩游戏”，在无外部数据输入下自我改进。实验显示，其性能可媲美甚至超越用大量人类数据训练的模型，为缓解数据稀缺提供新思路。
ICML 2025 Spotlight | 谁导致了多智能体系统的失败？首个「自动化失败归因」研究出炉
ICML 2025 Spotlight 论文提出「自动化失败归因」新方向，应对多智能体系统失败难诊断问题。构建「Who&When」基准数据集，设计三种初步方法并评估，虽现有方法表现有限，但此研究意义重大，有望助力打造更可靠系统。