「多尺度生成」共找到 5686 篇相关文章
通义实验室新研究：大模型自己「扮演」搜索引擎，提升推理能力无需搜索API
阿里通义实验室开源ZeroSearch，提供无需与真实搜索引擎交互的强化学习框架。它用模拟搜索环境和渐进式抗噪训练，让LLM自给自足，节省API成本，在多问答数据集表现优，为智能化检索提供新思路。
GLM-5.3你来定！智谱唐杰全球征集意见，评论区清一色：视觉
清华教授、智谱唐杰在𝕏征集GLM下个版本意见，浏览量达40w+。此前他有求必应，网友热情参与。这次评论区多要视觉能力，因GLM-5.2是纯文本模型，而对手多为多模态。
高潮从第几秒开始？GaMMA 让多模态大模型真正「听懂」音乐时间线
现有多模态大模型难以理解音乐时间线。复旦大学与字节跳动团队提出 GaMMA，采用双编码器融合网络，经三阶段训练，还推出 MusicBench 评测基准。实验显示，GaMMA 在多基准上表现优异，刷新 SOTA。
不写、不看、不审查：这家安全公司决定不再让人类碰代码，还把这套模式开源了
2026年2月，安全公司StrongDM公开“软件黑灯工厂”式生产线成果，人类不直接写代码和审查，由Agent自动生成。该模式开源，虽有开发者指出问题，但获学界认可，不过面临成本高的现实问题。
「听觉」引导「视觉」，OmniAgent开启全模态主动感知新范式
针对端到端全模态大模型痛点，浙江大学、西湖大学、蚂蚁集团联合提出 OmniAgent，它基于「音频引导」，用「思考 - 行动 - 观察 - 反思」闭环实现范式转变，在多基准测试中超越开闭源模型。
拯救大模型的逻辑短板：Nature文章预测符号主义AI与神经网络的联姻将引爆下一场技术革命
结合逻辑系统与神经网络成AI热门趋势，神经符号AI崛起，旨在弥补神经网络短板。虽面临技术挑战，但已在多领域展现潜力，不过也有质疑声，其发展仍面临诸多难题。
SGLang｜SGLang Diffusion
来自SGLang开源社区的Yichi介绍SGLang Diffusion，它是面向图像与视频生成的全开源扩散模型推理引擎。基于SGLang机制将能力迁移到扩散模型推理，能显著提速工作流，视频展示了多种功能。
从 Shopify 构建 Agent 的经验中可以学到的
Shopify 分享构建 Agent 经验，采用主流 Agentic Loop 架构。给出4条打造 AI 智能体核心建议，还指出工具控制在20个内，可用 SubAgent 分摊上下文；用人类标记结果作基准让 LLM 评估 Agent 生成结果。
ICCV 2025 | 机器人自主探索未知复杂空间？GLEAM破解主动探索建图的泛化难题
文章聚焦机器人在未知复杂空间的自主探索建图难题。香港中文大学与上海人工智能实验室联合提出GLEAM，搭建GLEAM - Bench基准，设计通用策略，实现零样本适配未知空间，在多指标上超越先前方法。
爬虫界“瑞士军刀”！开源高性能爬虫工具，实施进度监控、全栈SDK支持、n8n深度集成！
在AI驱动的数据时代，WaterCrawl是基于Python和Scrapy的开源网页爬虫工具，专为大规模数据提取和LLM优化设计，支持多语言内容抓取、实时进度监控和深度AI平台集成，优势显著。