「多模态Scaling范式」共找到 1980 篇相关文章
首个实时端侧部署世界模型，20万小时人类视频，BeingBeyond实现「两级跃迁」
4月14日，BeingBeyond发布具身世界模型Being - H0.7，将人类视频规模扩至20万小时，采用隐式推理范式，6项权威评测综合第一。还率先实现端侧实时部署，打通数据闭环，推动模型通用与专家能力跃迁。
让大模型异步地增强推理能力
在大模型推理时代，Test - Time Scaling成提升能力重要方向，但面临效率问题。ATTS提出异步框架，加入共形预测筛选候选路径，实验显示其加速显著，将测试时扩展推进到‘有原则加速’阶段。
龙虾安全被3层硬核架构焊死了！一份面向开发者的硬核生存指南
随着OpenClaw等高权限智能体应用爆发，AI自主性与失控的赛博博弈开启。文章从源头对齐、边界重构、结果保障三个维度，拆解适应智能体自主行动时代的新型安全框架，为开发者提供生存指南。
极客部落“OPC 创业者招募计划”正式发布，赋能 AI 时代“一人独角兽”
3月20日，极客部落“OPC创业者招募计划”开放日活动举行。活动聚焦OPC创业范式，多方探讨AI应用生态建设。现场为生态园揭牌，宣讲扶持政策，发布合作基金，还举办圆桌论坛探讨OpenClaw对创业生态的影响。
科研数据不再碎片化！一张可计算图，连起整个科研世界
UIUC研究团队打造ResearchArcade，将ArXiv论文、OpenReview评审等碎片数据连接成动态知识图谱。它有多源、多模态等特征，支持多种格式数据导入导出，定义了六个任务，验证了图结构在科研数据处理中的作用。
让问题不过夜：交易领域“问诊”Agent实践
文章针对研发支持中的痛点，构建智能Agent系统，将问题抽象为业务答疑与问题诊断两类能力。介绍了系统架构、构建演进、知识体系、质量评估等内容，还展示实战成效，指出当前边界与下一步方向。
Seedance 2.0之后，又一中国视频模型SkyReels-V4登上全球第二
昆仑天工发布SkyReels V4视频大模型，在Artificial Analysis Arena基准测试中排全球第二。它支持多模态输入、音视频同步生成等，采用独特架构与技术，经多阶段训练，有全新评估基准，表现出色。
大模型桌游试玩员来了：用五大画像模拟「千人千面」，评分精准度超越GPT-5.1
盛大东京研究院等团队提出MeepleLM，首个能模拟玩家视角给出建设性批评的虚拟试玩模型。它构建专属数据集，引入MDA理论，提炼五种玩家画像。实验显示其评分精准度超GPT - 5.1等通用模型。
训练加速1.8倍，推理开销降78%！精准筛选题目高效加速RL训练丨清华KDD
清华大学THU-IDM团队与慕尼黑大学CompVis团队合作提出MoPPS框架，解决强化微调代价高问题。它精准挑题，预测难度，开销低、动态适应且平衡探索利用，在多任务表现佳，降本增效，有新范式。
扩散语言模型深度思考
作者探讨扩散语言模型（dllm），认为其建模方式或冲击AR。团队在AAAI报告介绍多项工作，还整理当前diffusion问题及观点，如推理架构、词表、优化范式等，并附项目网站和agent demo。