「通用视觉语言」共找到 2225 篇相关文章
训练提速5倍，响应缩短50%：动态自感知能力，重塑高效LLM Reasoning范式
大型语言模型“思维链”技术有冗余，传统优化方案存在静态先验与动态能力错配问题。论文提出的DR.SAF框架赋予模型动态自感知能力，通过三模块协作，实现推理“精准瘦身”，解决根本冲突。
The Batch: 864 | GLM-4.5：一款开放的智能体竞争者
大型语言模型推动智能体能力交互竞赛正酣，中国 Z.ai 推出 GLM - 4.5 系列开源权重模型，在推理、编程等基准测试中表现出色，还介绍了其工作原理、研究和测试结果等。
硬核拆解大模型，从 DeepSeek-V3 到 Kimi K2 ，一文看懂 LLM 主流架构
本文详细列举 8 个主流大语言模型，硬核拆解架构设计与革新思路，介绍架构演进趋势。如 DeepSeek-V3 的 MLA 与 MoE 技术，OLMo 2 的归一化策略，Gemma 3 的滑动窗口注意力机制等。
告别复杂提示词！蚂蚁新方式让AI自动理解你的个性化需求
蚂蚁通用人工智能研究中心自然语言处理实验室提出AlignXplore方法，通过强化学习让AI从用户行为归纳偏好并动态更新。该方法训练分两阶段，支持流式偏好推断，实验表现优异，是大模型个性化新尝试。
Kubernetes环境中作业帮大模型服务流量调度优化实践
随着大语言模型应用渐广，Kubernetes 现有 Ingress 组件在大模型服务流量管理上有局限。作业帮提出创新调度方案，整合成模型网关，具备五项核心功能，提升了资源效率、稳定性和易用性。
训练数据爆减至1/1200！清华&生数发布国产视频具身基座模型，高效泛化复杂物理操作达SOTA水平
清华大学与生数科技联合研发Vidar模型，首次让通用视频大模型长出‘手脚’，实现从虚拟到真实世界物理执行的跨越。它降低数据门槛，突破跨本体泛化困境，为服务机器人应用奠定基础。
GuardAgent：首个专门为LLM agent提供安全Guardrail 的守卫型agent
近年LLM从对话工具变为可自主执行任务的agent，但带来安全隐私挑战。传统安全监护对其力不从心，为此学者发布GuardAgent，它守卫agent，具通用性、精确判断和免训练部署优势，实验表现佳。
开放世界任务成功率82%！美的攻克机器人泛化控制难题
美的AI研究院和华东师范大学联合提出ChatVLA - 2模型，引入动态混合专家架构和双阶段训练流程。真机实验显示其开放世界任务成功率达82%，远超现有方法，为通用机器人控制提供新思路。
揭示隐藏联系：RLHF/DPO即对比学习！
大型语言模型输出符合人类价值观是挑战，主流技术RLHF复杂、昂贵且不稳定，DPO简化流程但有训练崩溃问题。论文揭示RLHF/DPO即对比学习，提出MIO算法解决DPO崩溃，实验验证其性能优势。
打破大模型编程「数据污染」与「能力虚胖」困境，Meituan-M17团队构建新一代AI编程评测新标准——OIBench
当前大语言模型编程能力评估体系问题多，如评测集饱和、数据泄漏等。Meituan - M17团队推出OIBench数据集，对18个主流大模型评测，揭示模型真实水平，还将举办人机协作编程竞赛。