「多模态数学推理」共找到 2924 篇相关文章
不堆参数堆架构,这个8B开源模型把图像理解和生成统一了
商汤开源全新架构的理解生成统一模型SenseNova-U1,虽小尺寸版仅8B参数,却能复刻GPT - Image - 2的不少绝活,在多项指标上登顶开源模型榜首,推理速度逼近主流商用闭源模型。它具备连续性图文创作等能力,底层是NEO - unify架构。
昆仑万维开源的SkyReels-V3,把马斯克请来带货了
1月29日,Skywork AI团队宣布开源SkyReels - V3多模态视频生成模型系列,涵盖三大核心能力,达业界领先。经测试表现出色,其技术有创新,且模块化设计适配性强。昆仑万维此前在视频生成领域迭代快,此次开源或加剧竞争。
6.1B打平40B Dense模型,蚂蚁开源最新MoE模型Ling-flash-2.0
蚂蚁百灵大模型团队开源 MoE 大模型 Ling-flash-2.0,其以轻量级配置展现卓越性能,在推理速度、任务性能、部署成本间找到新平衡,为大模型‘参数膨胀’提供新路径,还在多领域应用表现出色。
【一手实测】字节豆包 1.6 + Trae + 火山 MCP + FaaS:AI Agent 开发部署全流程体验!
本文作者实测字节豆包1.6系列模型,用其设计落地页,还借助Trae、火山方舟MCP等实现AI Agent开发部署全流程。测评显示豆包1.6多模态能力强,处理复杂指令效果好,价格实惠,字节AI云原生生态前景佳。
ICML 2026前瞻:投稿翻倍背后,机器学习正在换挡
第43届国际机器学习大会(ICML 2026)7月6 - 11日将在韩国首尔举行,主题为‘Machine Learning for the Real World’。今年投稿量翻倍,接收率26.6%,还做了两项制度调整。论文反映出LLM推理、AI安全、模型压缩等趋势,中国研究者表现亮眼。
27M参数战胜GPT-4!脑启发的分层Reasoning引擎如何重塑LLM
当前大语言模型(LLM)核心架构存在根本性缺陷,受大脑分层处理和多时间尺度启发,本文提出仅2700万参数的分层推理模型(HRM),免预训练与CoT标注,单次前向传播解决复杂任务,在ARC - AGI上超越GPT - 4等LLM。
Qwen负责人转发2025宝藏论文,年底重读「视觉领域GPT时刻」
2025年末,Qwen大模型技术负责人林俊旸转发谷歌DeepMind入选ICCV 2025的论文,指出视觉领域“GPT时刻”要来了。研究用实验数据证明,视频模型正跳出任务专属局限,实现一个模型完成多视觉任务,推理过程还能被CoF“演”出来。
AMD跑GLM 5.2,成本只要英伟达一半
推理优化公司Wafer公布数据,用AMD的MI355X芯片跑GLM 5.2,单节点吞吐达2626 tok/s,单流吞吐213 tok/s,成本不到英伟达B200的一半。该公司详述部署过程,还提及AMD软件生态的变化及英伟达面临的挑战。
拒绝视频生成,深度跃迁提出具身基座模型全新路线
深度跃迁发布世界动作模型 DELE - w0.5,放弃基于视频生成模型的路线,训练时联合学习动作与未来世界表征,推理时移除该表征分支。在真机实验中表现超基线,具跨背景泛化能力,为世界模型提供新思路。
为什么 DeepSeek 大规模部署很便宜,本地很贵
文章探讨了DeepSeek-V3大规模服务便宜但本地运行贵的原因。指出推理服务存在吞吐量和延迟的权衡,受批处理大小影响。还分析了不同模型需大批次的原因,如专家混合模型、大型管道模型等。