「多模态学习」共找到 2201 篇相关文章
Gemini 3 Pro的位置，Kimi K2.5也想坐坐？
Kimi 发布 K2.5，在视觉编程上表现亮眼。它通过多模态训练涌现审美，能生成美观网页。与 Gemini 3.0 对比各有优势，Kimi Code 开源终端 Agent 功能强大，Kimi 还探索 Agent Swarm 协作新路径。
美团智能体SOTA模型LongCat-Flash-Thinking-2601开源
美团龙猫团队开源智能体推理模型LongCat - Flash - Thinking - 2601，总参数5600亿。该模型在多方面有卓越表现，团队通过构建数据、模拟环境、采用强化学习策略及设计高效架构等，使其比肩闭源模型。
阶跃星辰豪揽超50亿融资，“天才创始人”印奇重掌帅印
阶跃星辰完成超50亿人民币B+轮融资，刷新近12个月中国大模型单笔融资纪录。同时印奇出任董事长。公司坚持“基础大模型”与“AI+终端”战略，在多模态领域成果多，正推进商业化探索。
从平面几何出发：形式化验证如何驱动MLLM的推理能力跃迁
多模态大语言模型在复杂数学与几何推理中有缺陷，现有训练方式让模型难有鲁棒推理能力。上海交大等团队提出“以形式化增强非形式化推理”方案，构建完整闭环，提升模型推理及泛化能力。
Meta&UIUC大发现：无需标注，Agent复杂的工具使用和搜索能力，是可以“无中生有”的
Meta和UIUC研究发现，无需标注，Agent复杂工具使用和搜索能力可“无中生有”。论文Dr. Zero让大模型自我博弈成搜索专家，用HRPO提效，设计难度导向奖励，实验表现佳，但也存在局限。
智元首发SOP系统：打破离线训练瓶颈，让具身智能在“干中学”
2025年VLA让机器人有通用性，但真实部署存问题。智元机器人具身研究中心提出SOP在线后训练系统，融合在线学习等，使机器人在真实环境持续进化，实验显示其能提升性能、效率，突破VLA瓶颈。
NeurIPS 2025 Best Paper | 扩散模型不为人知的“时间差”：为什么先学会创作，后学会抄袭？
深度学习中，扩散模型能生成新图像且抗过拟合。巴黎高师和博科尼大学研究团队论文指出，这源于隐含的动力学正则化，训练分两阶段，数据量增加会拉开‘泛化窗口’，还给出数学解释。
陈天桥旗下盛大AI东京研究院于SIGGRAPH Asia正式亮相，揭晓数字人和世界模型成果
在SIGGRAPH Asia 2025期间，盛大AI东京研究院首次公开亮相。当前数字人交互缺乏“灵魂”，存在长期记忆与人格一致性、多模态情感表达缺失和缺乏自主进化能力等问题。为此，研究院推出Mio框架解决挑战。
LeCun离职前的吐槽太猛了
年底将离开Meta的LeCun在播客直言，不看好大语言模型通往AGI，也吐槽Meta封闭。他将创办开源公司AMI研究世界模型，认为其与LLM本质不同，还回顾AI学习史引出JEPA架构。
他们让万亿参数RL学会了「省着跑」，顺便砍掉九成算力
2025年，强化学习成大模型进化主战场，但万亿参数模型跑RL成本高。Mind Lab团队实现1T参数模型LoRA高效RL训练，GPU消耗降90%，技术开源。此外还有Memory Diffusion记忆机制等成果。