「多模态Scaling范式」共找到 1980 篇相关文章
史上最大升级!7亿周活ChatGPT逼宫,谷歌慌了,这次要把AI整个塞进Chrome
Chrome迎来史上最大AI升级,谷歌将大模型Gemini全面接入,从内置AI助手到安全防护等多方面改写使用范式。谷歌急于部署,因ChatGPT周活达7亿,AI重塑上网体验,谷歌有危机感。
三大核心创新公开,快手开源多模态Keye-VL 1.5拿下视频理解SOTA,8B力压GPT-4o!
快手开源多模态Keye-VL 1.5,为8B视频理解大模型,公开3大核心创新技术。靠Slow - Fast视频编码等,在20 + 基准屠榜。它能精确视频定位,实验显示通用、视频理解和数学推理表现佳。
奖励模型新革命!SWIFT不读文本读“心声”,打造又快又强又省钱的AI裁判
传统Best-of-N方法中的奖励模型成本高、速度慢,限制技术普及。上海交通大学等校研究者提出轻量级技术SWIFT,直接监听模型内部隐藏状态判断信心,效率、准确率等表现出色,为AI发展提供新范式。
Figure人形机器人首秀灵巧手叠衣服!神经网络架构不变,只增加数据集就搞定
Figure人形机器人首秀用灵巧手叠衣服,在未改变神经网络架构、仅增加数据的情况下,让原本用于物流场景的它习得新技能,完成了端到端的操作,还实现自然多模态交互。
AI 编程冲击来袭,程序员怎么办?IDEA研究院张磊:底层系统能力才是护城河
在 AICon 大会上,IDEA 研究院张磊剖析多模态智能体发展难题,提出从“半结构化”场景切入的落地路径,分享工业界研究与产品平衡见解,还为年轻人在 AI 浪潮中发展给出建议。
推理路径的动态调控:让大模型学会“恰到好处”的思考
当前大模型推理路径存在冗余问题,本文提出测试时提示干预框架PI(π),通过《When/How/Which》三模块协同,将人类专家经验融入推理过程,在多个STEM基准测试中缩减推理步骤、提升准确率。
超越人类标注,Meta提出CoT-Self-Instruct:如何用"推理式自进化"重塑LLM训练
大语言模型发展需海量高质量训练数据,传统人工标注困境重重,现有合成数据方法也有缺陷。Meta提出CoT - Self - Instruct,通过推理式自进化生成数据,实验证明其在多个任务上超越人类标注数据。
ICCV 2025|UV-CoT:无监督视觉推理新突破,偏好优化重塑图像级思维链
随着文本领域思维链推理机制成功应用,研究者将其引入视觉理解任务。现有模型有局限,本文提出UV - CoT新框架,设计无监督数据生成与偏好优化机制,提升模型能力,摆脱对人工标注依赖。
行业新突破:行为基础模型可实现高效的人形机器人全身控制
该综述聚焦行为基础模型(BFM)在人形机器人全身控制中的应用,梳理进展并分类算法,介绍应用与限制,还探讨未来研究机会与风险,有望引导该领域研究者和从业者。
首篇潜空间推理综述!模型思考不必依赖Token,带宽暴增2700+倍
史上首篇潜空间推理综述全面总结新兴推理范式,分析循环、递归等推理形式并总结成框架。潜空间推理用潜式思维链,带宽比显式CoT提升2700多倍,还介绍无限深度推理实现途径。