「通用多模态推理」共找到 3304 篇相关文章
30秒,我用蚂蚁灵光复刻了个支付宝(doge)
蚂蚁集团推出全模态通用AI助手灵光,最快30秒生成私人定制小APP,可编辑交互分享。实测其功能丰富且专业,实现多模态输出和多智能体协作。还对比了与千问区别,介绍蚂蚁AGI布局。
从《塞尔达传说》理解 Agent 的上下文工程:Claude Skills 还是被低估了
Claude Skills 是为 AI 设计的「技能包」,能把复杂任务指令打包。作者认为其信息分层设计哲学是关键突破,以《塞尔达传说》为例,介绍了信息分层和按需加载理念,还阐述了三层架构及应用案例、挑战和通用原则。
重构一个类,JVM竟省下2.9G内存?
文章复盘优化JVM内存的过程,仅重构一个类,堆内存从3205MB降至211MB。原设计用通用容器在海量数据下成“内存吞噬者”,新方案用FastUtil的Long2ObjectOpenHashMap和int[],还详解了其原理和优势。
Unsloth宣布更新,可免费用强化学习训练视觉大模型Qwen2.5-VL-7B
Unsloth宣布更新,支持视觉/多模态模型强化学习训练,含Gemma 3和Qwen2.5 - VL。其独特机制使VLM RL训练速度提升、显存占用降90%等。还引入GSPO算法,能在免费Colab T4 GPU训练Qwen2.5 - VL - 7B。
突破Pass@1瓶颈:一种让LLM自我博弈、永不枯竭的RL新范式,超越基线22.8%!
近年来,基于可验证奖励的强化学习(RLVR)在提升大型语言模型(LLM)推理能力上有关键作用,但存在熵崩溃问题。论文提出SVS创新策略,让模型自我合成变分问题形成自我提升循环,实验效果惊人。
伯克利神作背刺OpenAI:持续学习才是真神!
伯克利等机构发布FST框架,通过快慢分层解决大模型持续学习死局。过去两年头部实验室都在提升模型推理能力,却忽视持续学习。FST让模型像大脑一样快慢分层,提升数据效率、减少遗忘,使持续学习可工程化。
智能体编程“小钢炮”:Qwen3.6-35B-A3B开源!
Qwen3.6-35B-A3B开源,是稀疏MoE模型,总参350亿、激活参数30亿,轻量高效,在智能体编程等方面表现卓越,超越前代,可与稠密模型媲美,支持多模态,已在Qwen Studio上线并发布开源权重。
新鲜出炉!谷歌nano banana模型刷屏背后技术揭秘
谷歌Nano Banana模型刷屏,其项目负责人等揭秘技术。它有场景一致性、文本渲染等特性,团队用文本渲染能力作评估指标,还靠原生多模态、交错式生成等技术,结合用户反馈实现多方面进步,图像模型做PPT尚处起步。
手机“自动驾驶”时代来了,智谱还让手机拥有“云替身”
作者参加智谱AutoGLM新版本闭门会并试用,该版本亮点多,如成全球首个手机通用Agent,操作在云设备运行,全平台覆盖等。云手机Agent能力稳定高效,能处理多类任务,还可助老人等群体用手机。
双手取货+漂移搬运,WRC明星机器人告诉大家:什么是高级操作|甲子光年
去年90后创业者王鹤提出具身智能产品化思路,一年后银河通用在零售和工业找到业务切口。2025 WRC上其Galbot机器人表现亮眼,会前还发布银河太空舱,开启‘十城百店’计划,以务实方式推动人形机器人商业化。