「多模态大型语言模型」共找到 1990 篇相关文章
SIGIR 2025 | 解决扩展和迁移难题，华为新加坡提出InstructRAG，提升高达19%
大语言模型任务规划面临可扩展性和可迁移性挑战，华为新加坡团队提出 InstructRAG 方案，通过多智能体协同架构实现指令图扩展与少样本任务迁移，在多数据集测试中性能提升高达 19.2%。
刚刚开源的学术论文阅读神器，AI 驱动的个性化“暴躁教授”助你攻克论文！
学术论文阅读常因晦涩内容和语言壁垒让人望而却步。Mad-Professor是开源的AI驱动学术论文阅读工具，集成多种功能，通过AI问答和语音交互解答疑惑，赋予个性化角色，让阅读体验高效且生动。
DeepSeek-R2尚未问世，微软小模型捡漏称王？6000样本炼出「数学作弊器」！
微软推出Phi-4推理模型系列，参数最多14B，能在本地高性能笔记本电脑上流畅运行。Phi-4-mini-reasoning在数学推理上性能超越DeepSeek-R1蒸馏模型，且参数规模更小。文章还介绍了模型特点、训练方法、性能表现及局限性等。
刚刚，Qwen3.8-Max首发上岗！「千问办公」正式开测
8月，阿里「千问办公」开启公测，它整合三款产品，还接入最新旗舰Qwen3.8 - Max。该产品交付成果可用，可一站生成多模态内容和Office产物，与钉钉打通且有组织级Skill，优势明显。
刚刚，Anthropic 宣布：Claude 自己长出了意识
Anthropic新研究《语言模型中的全局工作空间》，在Claude神经网络里找到特殊区域J - space，它有独特性质，对应全局工作空间理论。还介绍了发现方法及多个实验，探讨其与意识关系，研究已开源。
汉字防AI作弊！甩英文、拉丁文十几条街
中科院等联合发布 Chronicles-OCR 基准测试，让 20 多个主流视觉大语言模型识别汉字演变史。结果显示，模型在古文字识别上表现糟糕，还存在靠认材质作弊情况，暴露了 AI 理解汉字的局限。
ACL 2026 综述：从事后解释到内生解释，大模型内生可解释性的前沿进展
大语言模型强大但解释性成问题，过去多事后解释，现更多研究者转向内生可解释性。ACL 2026 接收的综述论文梳理相关代表方法，总结为五类核心设计范式，指出该方向面临挑战但趋势清晰。
CVPR 2026 | 谷歌DeepMind重磅开源多模态TIPSv2：实现Patch-Text对齐的最优表现
谷歌DeepMind推出多模态TIPSv2，解决图像块与文本嵌入对齐难题。它有三大核心技术创新，在9项任务和20个数据集表现出色，特征图优势显著，且配套生态完善，为AGI预训练指明方向。
刘壮陈丹琦新作：开源通用视觉推理RL框架，0思考数据刷新SOTA
普林斯顿刘壮团队、陈丹琦参与推出开源通用视觉推理RL框架Vero。它构建的视觉推理器在30多项测试达8B视觉语言模型SOTA，解决了开源RL方案的问题，所有数据、代码、模型均已开源。
编程智能体的核心组件【译】（重发，补图）
文章围绕编程智能体展开，先厘清大语言模型、推理模型与智能体关系，指出智能体是含‘模型 + 工具 + 记忆 + 环境反馈’的循环系统，后介绍编程智能体六大核心组件，还对比了与 OpenClaw 的区别。