「图像级推理」共找到 3178 篇相关文章
奥特曼亲自上阵,Images 2.0登顶王座!大米刻字,生图跨入GPT-5时代
OpenAI上线ChatGPT Images 2.0,奥特曼称其是从GPT - 3到GPT - 5的飞跃。它是首个‘会思考’的图像AI,能精准听懂中文指令、渲染复杂UI,在Arena榜单登顶,解决了多语言、风格等痛点。
CVPR2026满分论文:Proxy-GS为结构化3D高斯溅射引入统一遮挡先验
上海交通大学钟志航团队等在CVPR 2026提出Proxy - GS,面向基于MLP的结构化3D高斯溅射,用轻量级代理网格将遮挡关系变为可见性信号。在推理和训练阶段发挥作用,在遮挡密集场景实现渲染加速,画质与速度均优。
强化学习之父Richard Sutton最新采访:LLM是“死路一条”
强化学习之父Richard Sutton在采访中批判当前由LLMs主导的AI发展路径,认为其是死胡同,缺乏真实世界模型与目标。他构想‘经验时代’新范式,预言权力向更高级智能转移,也指出未来面临腐败与价值观挑战。
超越GPT-4o和Gemini 2.5!小米MiMo-Audio音频大模型真香
小米推出MiMo - Audio大模型,预训练数据超1亿小时。它在多个基准测试成开源7B模型SOTA,开放相关资源。分词器表现佳,有全新架构,在音频理解、对话、推理等方面表现出色,还集成TTS功能。
Next.js 真有那么好用吗?Netlify 谈他们遇到的六个现实问题
Netlify 部署大量 Next.js 网站时遇到诸多挑战。如无适配器支持、无生产级无服务器部署文档、存在未文档化行为、未基于开放 Web 标准、缺乏路线图可见性和发布可预测性等,并提出应对办法与展望。
AI安全得查祖宗三代?Anthropic登Nature揭秘大模型潜意识传染
Anthropic论文登上Nature,揭示AI模型仅通过纯数字序列就能继承另一模型的危险偏好。研究表明,即使删掉敏感词,隐性信号仍能传递,且代码和推理链也是传染通道,这对AI安全评估提出新挑战。
首创Mid-training范式破解RL奥秘,Llama终于追平Qwen!
上海创智学院和上海交通大学研究团队深入探讨不同基础语言模型在强化学习训练中的差异,提出中期训练策略,将 Llama 改造成适配 RL 的推理基础模型,缩小与 Qwen 性能差距,还发布了 MegaMath-Web-Pro-Max 数据集。
Meta开源Muse Glimmer,30B Agent小钢炮跑进你的电脑
Meta发布并以宽松协议开源Agent模型Muse Glimmer。它30B参数,能跑在Mac或PC上,多项Agent基准领先。可完成端到端任务、调用工具及多步推理,接受文本与图像交错输入,用途广泛。
Qwen-Image-2.0: 字字清晰,张张细腻
阿里云推出Qwen-Image-2.0图像生成基础模型,具专业文字渲染、细腻真实质感等特色。在AI Arena盲测中表现优越,能精准生成复杂内容,文字渲染有准、多、美、真、齐特点,图像编辑能力也得到增强。
超越英伟达Describe Anything!中科院 & 字节联合提出「GAR」,为DeepSeek-OCR添砖加瓦
中科院与字节联合提出「GAR」,为构建自然图像的Dense Caption提供新思路。GAR具备精准描述、关系建模和组合推理能力,通过引入新组件,兼顾细粒度与全局上下文,在多测试集表现优异,且代码等已开源。