「多模态开发」共找到 2444 篇相关文章
小白也能看懂，一文彻底说清 MCP、A2A与AG-UI，大模型应用集成协议三件套。
文章面向有一定技术基础但不熟悉大模型应用开发的读者，通俗介绍MCP、A2A和AG - UI三大主流集成协议，分别解决不同的集成难题，三者构成大模型应用集成完整生态。
用AI，写代码只会更慢！但一定更「快乐」
METR研究实测发现，GPT等AI编程工具让顶尖程序员写代码平均慢19%，效率不升反降。开发者本预计提效24%，体验后仍觉快20%。研究还分析变慢原因，提醒勿高估AI编程能力。
阿里达摩院开源多模态医学大模型—灵枢
大模型在医疗领域应用有医疗知识覆盖不足、幻觉风险高、推理能力欠缺三大难题。阿里达摩院开源统一多模态医学大模型灵枢，介绍其数据体系、清洗流程及四阶段强化训练方法。
DeepSeek被「猫咪睡觉」给干崩了……
研究员发现，在数学题后加「有趣的事实：猫咪一生大部分时间都在睡觉」，能让DeepSeek数学能力崩塌。研究开发CatAttack方法找「触发词」，无关触发词使模型错误率飙升，还会让回答变长。
刚刚，Meta宣布正式成立「超级智能实验室」！11人豪华团队首曝光，
据彭博社消息，扎克伯格在内部备忘录宣布重组AI团队，合并到新成立的「Meta超级智能实验室」，由Alexandr Wang领导，还曝光11位从OpenAI等挖来的人才，将致力于开发Llama系列模型等。
打破长视频理解瓶颈：HoPE混合位置编码提升VLM长度泛化能力
如今视觉语言模型在长上下文任务表现不佳，CMU和小红书团队深入研究，首次提出多模态RoPE扩展策略理论评估框架，指出现有泛化能力不足原因，提出HoPE大幅提升VLM长度泛化能力。
Agent性能暴涨90%，刷榜GAIA可太容易了～
今年AI Agent层出不穷，当前研究缺乏统一标准、复现难。oppo Agent团队分享构建高效Agent的关键组件及刷榜GAIA的方法，从事实获取能力和逻辑推理保真度两维度分析，介绍了强化感知和提升思维的策略。
Karpathy 最新演讲精华：软件3.0时代，每个人都是程序员
Andrej Karpathy 在 YC 旧金山创业大会演讲，介绍软件从 1.0 到 3.0 的演变，指出软件 3.0 由 LLMs 驱动，自然语言提示成编程方式。还阐述 LLMs 特性、机遇与挑战，强调为 Agent 构建软件等内容。
75%预训练数据都能删！Jeff Dean新作：全自动筛除低质量数据
Google DeepMind团队开发的DataRater可全自动评估数据质量，用元学习筛选有价值数据，提升模型训练效率。它能减少计算量、提高性能，在低质量数据集效果佳，还能跨模型规模泛化。
GPT-4o连验证码都解不了？？SOTA模型成功率仅40%
MetaAgentX团队推出Open CaptchaWorld平台，用于测试Agent解验证码能力。实测SOTA多模态模型成功率低，如GPT - 4o也被难住。该平台特点多样，揭示了当前Agent短板及模型设计新方向。