「多模态推理」共找到 2725 篇相关文章
下一站AI创业主线：别卷模型了，把这件事干成才重要
在AGI Playground 2025上，极客公园张鹏与三位投资人探讨Agent时代投资。他们认为AI创业进入「拼交付」时代，多模态短期影响被高估、长期潜力被低估，通用Agent是巨头之争，垂直Agent是创业机会，还会催生新基础设施，付费模式向按结果付费演变。
SAPO：让强化学习告别“硬剪切”
强化学习是提升大语言模型推理能力的核心技术之一，但现有基于组的策略优化方法面临 token 级重要性比率高方差问题。GRPO 和 GSPO 采用硬剪切有学习信号丢失等缺点。为此提出 SAPO，用平滑门控函数替代硬剪切，实验效果良好。
超越Claude 3.5和o1！8B模型靠「分层投票+测试时训练」逆袭
近日MIT研究者发现测试时训练在大模型应对复杂推理问题时，能分解任务提升回答准确率。8B的lemma3模型经此方法，在ARC和BBH数据集上性能显著提升，超Claude 3.5等。但该策略部署效率低。
模型训练最重要的依然是 Scaling —— 对话阿里通义千问 Qwen 多语言负责人杨宝嵩 | Open AGI Forum
本文是对阿里通义千问Qwen多语言负责人杨宝嵩的专访。他透露Qwen一开始就将国际化视作核心战略，团队建立文化标注体系确保内容安全合规。还谈到多语言推理难题及应对策略，认为扩大模型规模和数据量仍重要，合成数据是延续Scaling Law的关键。
Claude最强领域被GPT反超！GPT 5.5最难编程基准破0
编程领域曾由Claude引领，如今GPT 5.5在大模型解决率为0%的最难编程基准上实现突破。程序重建基准测试（ProgramBench）考验严苛，过往模型解决率为0，GPT 5.5高和超高推理模式成功破局，展现了不同解题风格。
AI上清北，普通人该怎么办？｜甲子光年
2025年AI模拟高考成绩达清北线，引发对人类努力意义的思考。三位嘉宾围绕AI能力进步、与人类能力差异、对教育和创作的影响等展开对谈，探讨人类在AI时代的定位、专业选择、教育变革等问题。
【博客翻译】使用PyTorch加速生成式AI第四部分：Seamless M4T，快速优化
这是使用纯原生PyTorch加速生成式AI模型系列博客的第四部分，专注加速FAIR的Seamless M4T - v2模型。通过torch.compile + CUDA Graph，在不损失精度下实现text decoder模块2倍、vocoder模块30倍加速，端到端推理2.7倍加速。
NUS Show Lab 寿政教授：打通自回归与离散扩散，打造下一代具身大模型底座｜ECCV 2026
本文整理自新加坡国立大学Show Lab负责人寿政教授在ECCV 2026的分享，团队研发融合自回归与离散扩散的Show-o/Show-2统一架构，解决多模态理解与生成融合痛点，延伸至具身智能领域，突破数据稀缺、推理延迟等核心瓶颈。
AI大模型开发核心技术栈：从框架到部署的全景解析
本文为开发者提供2025年AI大模型开发核心技术栈图谱，解析四大核心支柱技术。基础开发框架含深度学习与AI Agent框架；模型训练与微调有分布式训练、参数高效微调；推理优化含关键技术与主流框架；AI编程辅助工具分主流形态且有发展趋势。
AI证伪百年数学猜想被打假！Lean证明惊现漏洞，哥大教授破防了
OpenAI新推理模型取得十项数学进展，如证明非Sofic群存在性等。哥伦比亚大学副教授Henry Yuen对其量子并行重复定理证明既兴奋又失望，因证明有AI味且难理解。此外，Lean证伪科拉兹猜想被指利用内核漏洞，专家提醒Lean验证有局限。