「多模态处理能力」共找到 4430 篇相关文章
腾讯AngelSlim重磅升级！面向全模态的大模型压缩算法工具包，推理速度飙升 1.8倍！
近年来，推理阶段的成本等因素制约大模型规模化应用。腾讯混元升级的 AngelSlim 围绕 Eagle3 投机采样训练范式构建系统化实现，支持多模态场景，最高可实现 1.9× 推理加速，还具备多亮点。
AI热点选品：当推荐系统遇上“热点”，我们需要一场变革
文章指出当下推荐系统追踪热点滞后，存在时效、解码、迭代困境。为此启动热点AI选品项目，构建自动化热点响应系统，经多环节处理输出优质候选集，还介绍成果、后续优化方向及AIGC图像生成方案。
只有0.9B的PaddleOCR-VL，却是现在最强的OCR模型。
近期OCR赛道火热，作者应读者要求解读PaddleOCR-VL。它是百度PaddleOCR系列新模型，仅0.9B参数，在OmniDocBench v1.5评测多项领先。其架构高效，实测处理各类文档能力强，已开源。
Claude 急了！模型降智，官方长文用 bug 搪塞？开发者怒怼“太晚了”：承认不达标为何不退钱？
8 - 9 月初Claude模型质量下降，Anthropic发文解释是因三项基础设施漏洞。介绍了三个bug及处理办法，也分析检测难的原因并给出改进方案，但很多用户已不再买账，Claude用户流失问题持续。
腾讯提出Vision-SR1：让模型真正学会“看图思考”，而不是“蒙答案”
视觉语言模型（VLMs）存在视觉幻觉和语言捷径问题，限制其可靠性和泛化能力。腾讯提出Vision - SR1训练方法，通过推理分解和自我奖励机制，不依赖外部监督，提升模型视觉感知和推理可靠性。
与三位前沿研究者聊AI Agent：规则、环境与热潮下的真问题｜五源小酒馆Vol.31
五源小酒馆对话三位AI Agent前沿研究者，探讨其发展进展、挑战。他们分享对Agent定义、能力边界判断等，提及过去技术突破，如DeepSeek工作，也指出通用Agent瓶颈，探讨未来模型能否提有价值问题等。
一个标点就能迷惑LLM-as-a-Judge！
论文揭露惊人漏洞，一个标点或通用推理开场白就能欺骗最先进的LLM裁判，导致强化学习训练崩溃。研究通过实验验证漏洞，提出Master - RM模型，其FPR近乎0%且保持通用裁判能力。
Transformer死角，只需500步后训练，循环模型突破256k长度泛化极限
线性循环模型能处理极长序列，是相比Transformer的关键优势，但过去循环模型性能不足且难以泛化。CMU等研究者证明，通过简单训练干预，循环模型500步后训练可突破256k长度泛化极限。
更长的推理链反而导致更多幻觉，MLLMs 幻觉解法仅「抄作业」还不够？摘要
近日，斯坦福等校学者发现，更长推理链会让 MLLMs 产生更强幻觉。MLLMs 幻觉不仅涉及语言偏差，还有跨模态语义失配。主流多模态架构在结构设计和训练机制上的潜在失衡，是幻觉频发的主因。
谷歌又来砸饭碗！免费AI Agent发布，程序员狂喜
谷歌发布免费开源的AI Agent——Gemini CLI，可在电脑终端运行。免费额度高，用个人谷歌账号登录就能用Gemini 2.5 Pro，还有大上下文窗口和高请求额度。它能力不止编码，功能强大且易上手。