多模态大模型智能体」共找到 9593 篇相关文章

开源动态7

Qwen3小升级即SOTA,开源大模型王座快变中国内部赛了

开源大模型进入中国时间,Kimi K2风头正盛时,Qwen3迎来升级,235B总参数量仅为Kimi K2四分之一,基准测试性能却超它。Qwen官方不再用混合思维模式,新模型仅支持非思考模式,此次是小更新,大招在后头。

量子位
算法论文8

让机器人在“想象”中学习世界的模型来了!PI联创课题组&清华陈建宇团队联合出品

斯坦福Chelsea Finn课题组与清华陈建宇团队联合提出可控生成世界模型Ctrl - World,可让机器人在“想象空间”预演任务。该模型使用零真机数据,提升下游任务指令跟随成功率。其相关论文已发布于arXiv平台。

量子位
新闻资讯7

一场实战派圆桌实录:解码严谨行业智能体落地的硬核突围|甲子光年

2025年7月28日,在世界人工智能大会相关论坛的圆桌对话里,来自不同行业的实战派探讨企业级AI智能体落地。他们分享落地踩坑经验、应对数据等问题的办法,还预测了未来智能体大规模应用的行业。

甲子光年
算法论文8

世界模型迎来因果升级:CD-LAM仅用几千步微调即可显著增强动作控制

Aether AI与加州大学圣地亚哥分校研究发现现有世界模型会无视动作控制信号,根源是隐动作模型受视觉混杂因素污染。团队提出CD - LAM,从上游净化隐动作表征,实验显示其能降动作误差、提画面质量,降低后训练开销。

机器之心
算法论文8

别再用单选评测骗自己了!Amazon新论文揭示了大模型在多选题中的3种系统性偏差

Amazon新论文揭示大模型做多选题有3种系统性偏差,如选择、数量、猜测偏差。还推出SATA - Bench评测,给出10个测量指标,提出Choice Funnel解码策略,能提升小模型多选题正确率。

深度学习自然语言处理
开源动态8

北大开源统一世界模型框架:多类合成推理任务一套搞定

世界模型研究中,不同任务存在接口不统一等问题。北大DCAI课题组联合多方推出OpenWorldLib推理框架,整合多模态能力,构建标准化接口体系,在多任务上评估效果良好,降低研发门槛。

量子位
开源动态8

首个开源多模态Deep Research智能体,超越多个闭源方案

首个开源多模态Deep Research Agent登场,整合多种工具并优化决策。其WebWatcher技术方案覆盖全链路,实验中在四大核心领域领先主流模型,展现复杂推理和信息检索实力。

量子位
新闻资讯8

炸裂!Claude以第一作者写论文反驳苹果「推理模型根本没有推理能力」:苹果有三大错误

苹果论文称推理模型无推理能力,引发争议。Anthropic的Claude Opus以第一作者写论文反击,指出苹果研究有混淆‘推理失败’与‘输出截断’等三大问题,还通过实验证明模型能力,强调需更聪明评估方法。

AI寒武纪
开源动态8

开源即爆火!英伟达重磅推出OmniVinci全模态大模型

英伟达在华盛顿GTC大会开源OmniVinci全模态大语言模型,实现视觉、音频、语言统一理解。它性能超竞品,架构有创新,数据引擎庞大。实验有重要洞察,在多场景表现佳,代表全新AI范式。

机器之心
开源动态8

告别大模型“失忆”!人大开源MemSifter:轻量代理先思考再回忆,搞定长时记忆

当前大语言模型在长周期任务中,长时持久记忆管理陷入“精度不够”和“成本太高”的两难困境。中国人民大学团队提出MemSifter框架,将记忆检索工作外包给轻量级代理模型,在8个权威测试中超越现有方案,且已开源。

PaperAgent