搜索：潜在视觉推理

「潜在视觉推理」共找到 2587 篇相关文章

新范式来了！新能量模型打破Transformer++扩展上限，训练扩展率快35%

研究训练新能量模型 EBT，为输入和预测分配能量值，模拟思考过程。它有跨模态、跨任务通用性，训练扩展率比 Transformer++ 高 35%，推理性能提升 29%，还在多任务中表现出色，是扩展模型能力新范式。

在WRC世界机器人大会上，云蝶科技发布RoboForge系统级具身大脑和WING任务型本体。其科研团队两项成果POLIA与Strat-Reasoner发表于ICML 2026，从视觉证据和他者意图两方面，为理解具身大脑技术提供切口。

GPT - 5直播独立运行宝可梦红版，速度比o3快近三倍，6105步抵达冠军之路，而o3需16882步。原因是其幻觉少、空间推理和规划能力强。直播已进行9小时，超2000人关注，OpenAI总裁点赞。

UC伯克利大学副教授Sergey Levine提出，为何语言模型从预测下一词中学到很多，视频模型从预测下一帧却学得少。他指出LLM可“抄近路”模仿人类推理，像在“柏拉图洞穴”中，还探讨了AI走出困境的方法。

阿里与清华研究发现，训练大语言模型（LLM）推理时，真正关键的是20%的高熵token，其余80%低熵token几乎无用。仅用20%高熵token做强化学习，效果超全量训练，还提出RLVR训练策略提升效率。

图像推理现新难题，在Reddit引发热议，目前无AI能真正解决。国内外支持图像输入的大模型答案不同，原因是对大立方体规格理解不同。结合提示多次尝试，部分大模型能找准方向，人类面对该问题也会困惑。

Arena公布Qwen3.7-Max-Preview和Qwen3.7-Plus-Preview成绩，文本和视觉领域均为国产第一。Qwen3及以后迭代提速，大版本间隔缩至2-3个月，反映阿里Qwen团队进入快速实验、高频交付阶段。

华为GTS研发部AI数据团队提出EDCO方法，将样本难度估计与动态课程编排引入领域大模型微调。该方法用推理熵动态编排训练课程，让模型面对最有学习价值的样本，已被ICML 2026接收。

为换回注意力，OpenAI紧急发布GPT - 5.1 Codex Max。它在编程测试中表现优于Gemini 3 Pro，还实现24小时项目级开发。引入自动压缩与扩展推理改进，效率提升，现已多途径可用，API访问将开放。

近日，字节跳动Seed团队发布「机器人大脑」Robix，它将推理、任务规划与人机交互整合到单个端到端多模态模型。通过层次化架构分工，它能灵活互动，经三阶段训练，在多方面表现出色，为具身智能体发展奠基。