「多模态大型语言模型」共找到 1990 篇相关文章
Linus一句话说透Al局限：代码不能直接用，bug只能创可贴式地修
本文是 Linus Torvalds 在开源技术会议上与 Dirk Hohndel 的对话。Linus 从工程实践出发，谈到 Linux 内核开发节奏、硬件支持取舍、语言之争及 AI 应用。他认为 LLM 是工具，有价值但无法替代长期维护者经验。
比英伟达早，比李飞飞强，大晓Kairos原生一体化世界模型定义物理AI新路线
大晓机器人发布 Kairos 开悟世界模型，其首创“多模态理解 — 生成 — 预测”原生一体化架构，采用跨具身渐进式训练体系和“以人为中心”的数据金字塔，还实现端侧部署，在四大权威具身智能基准上全面登顶。
双榜SOTA！微软ACL2026新作重新定义AI长记忆
大语言模型落地中，AI长期记忆能力成瓶颈，传统RAG方案有局限。微软研究团队提出AI记忆框架Mnemis，受认识论与认知科学启发，在两大权威长期记忆基准达SOTA性能，工作被ACL2026主会议接收。
The Batch: 951 |让助手始终保持“帮助状态”
通常大语言模型被训练成有帮助、无害、诚实的助手，但长时或激烈对话中会有不理想特征。研究人员提出稳定 LLM 助手人格的方法，定义 assistant axis 纠正偏离，测试显示该方法有效且不降低模型表现。
GPT-Image-2平替！最强开源生图模型来了
OpenAI推出GPT Image 2引发AI生图大战，国内厂商商汤反击，推出多模态理解生成模型SenseNova U1并全面开源。它通过自研架构实现理解、推理、生成统一，实测表现惊艳，能力全维度，与GPT-Image-2范式不同。
Lyft 使用 AI 和人机协同扩展了全球范围内的本地化能力
Lyft 实现 AI 驱动的本地化系统，加速应用与网页内容翻译。新系统结合大语言模型、自动评估与人工审核，将翻译周期从数天缩至分钟级，兼顾质量与适配性，还分批量和实时翻译架构处理不同场景。
人多不管用！智能体团队别盲目扩张，最新综述给出三大维度
随着大语言模型驱动的多智能体系统快速发展，核心问题是有些系统规模扩大后会失稳、低效。美国、英国和澳大利亚研究人员提出三维分类框架描述大规模智能体网络，指出真正决定系统表现的是三种机制组合。
谷歌向左、李飞飞往右，阿里世界模型「快乐生蚝」杀出第三条路
阿里推出世界模型HappyOyster（快乐生蚝），基于原生多模态架构，有漫游和导演两大核心功能，可实时构建和交互。与文生视频模型不同，它能随时被干预。虽世界模型尚处早期，但应用场景广泛。
告别「想完再做」卡顿！清华StreamingVLA让VLA边想边行动，提速2.4倍
视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型“观测 - 生成 - 执行”串行模式致交互卡顿，清华与联想合作提出StreamingVLA框架，引入两项技术实现并行处理，在测试中显著提升效率和流畅度，为VLA模型部署提供新方案。
腾讯混元开源世界模型！2.0版本一键生成3D空间，游戏关卡随心造
4月16日，腾讯正式发布并开源混元3D世界模型2.0（HY - World 2.0）。它是多模态模型，能理解多种输入，自动生成、重建和模拟3D世界，支持多格式3D资产导出，可与游戏工作流对接。