「多模态LLM」共找到 1858 篇相关文章
首个代码世界模型引爆AI圈,能让智能体学会「真推理」,Meta开源
Meta重组后的AI部门推出首个代码世界模型CWM,是320亿参数开放权重LLM。它与传统大模型思路不同,能模拟代码执行。CWM在通用编程与数学任务表现不错,Meta还开放相关检查点以支持研究。
阿里发布Qwen3-TTS:跨语言混合无缝切换,方言音色全面覆盖!
TTS技术从单一合成进化到多模态表达,但传统模型在跨语言/方言混合场景有不足,商业工具费用高且不开源,开源方案训练数据少。阿里推出Qwen3 - TTS,实现人类级自然度和表现力,功能强大,应用场景多。
陈天桥旗下AI公司MiroMind打造全球顶尖预测型大模型,性能登顶行业基准
全球首个动态实时LLM智能体未来预测基准FutureX推出,陈天桥旗下MiroMind团队连续两周蝉联冠军。其模型采用记忆驱动机制,为预测与决策设计,还展现了在多领域的预测能力,且将开放相关框架和模型。
SnapMoGen:44 小时动作数据 + 12 万文本注释,文本驱动动作生成数据集
近年来文本驱动动作生成有进展,但受限于数据集质量。Snap团队提出SnapMoGen数据集和MoMask++模型。前者有2万条动作片段和12.2万条文本描述,后者建模更有效,还结合LLM提升适用性,但二者都有局限。
大模型如何赋能 Web 渗透测试?
文章指出传统Web安全检测有局限,而大语言模型(LLM)可提升漏洞发现覆盖率与准确性。以mcp server为基础介绍自动化漏洞检测方案,还分享实践操作、遇到的问题及解决办法,分析其优缺点并给出拓展思路。
ACL'25 | 多智能体叛变进行中?首个多智能体安全守卫G-Safeguard亮相!
随着基于LLM的多智能体系统崛起,其安全隐患凸显。中国科学技术大学等机构提出G - Safeguard安全防护框架,它基于图神经网络,通过构建多智能体话语图等方式,能有效抑制恶意信息传播,有强大防御和泛化能力。
类R1训练不再只看结果对错!港中文推出SophiaVL-R1模型
DeepSeek - R1爆火后,类R1结果奖励训练范式引发推理热潮,但仅以结果对错奖励模型有弊端。港中文联合团队发布多模态推理模型SophiaVL - R1,引入‘思考奖励’机制,还用Trust - GRPO算法解决奖励欺骗问题。
Loss收敛不代表学会:腾讯混元ACL 2026拆解SFT训练中15.3%的“假学会”样本
大模型微调(SFT)是主流LLM落地方案,但大家默认训练完就是学完了。腾讯混元团队发现SFT存在不完全学习现象(ILP),论文完成了定义ILP、找根因、提诊断框架和验证干预等工作。
国内首套:港中文团队发布7模态人体动作数据集,揭开大模型理解能力短板
港中文邢国良教授团队博士生蒋思阳完成 CUHK-X 多模态人体动作数据集,成果被 ACM MobiSys 2026 接收。用其测试主流大模型,发现理解人类动作平均正确率仅四成。该数据集数据收集方法反常规,还开展了基准测试。
AI Labs 都在用,ClickHouse 能成为 AI 日志的实时分析引擎吗?
过去18个月,ClickHouse发展迅猛,2025年末ARR达1.6亿美元,付费云客户超3000。它原是Yandex项目,适合LLM推理日志分析。通过收购拓展为数据平台,进入多市场竞争。文章探讨其增长原因、产品、市场及优劣势等。