「视觉语言理解」共找到 2167 篇相关文章
无需验证器的RL：RLPR解锁LLM通用推理潜能
现有依赖强化学习与可验证奖励（RLVR）提升大语言模型（LLM）推理能力的方法，受限于领域特定验证器。本文提出RLPR框架，利用LLM生成正确答案的固有概率作奖励信号，实现无需外部验证器的通用领域强化学习，效果显著。
密室逃脱成AI新考场，通关率不足50%，暴露空间推理短板丨清华ICCV25
清华大学团队受密室逃脱游戏启发，提出EscapeCraft：一个3D密室逃脱环境，用于评估多模态大模型在视觉环境中完成复杂任务推理的能力。该论文已入选ICCV 2025。研究评测了多个热门模型，发现它们在推理和探索行为方面存在诸多问题。
AI真有希望考清北了！豆包1.6多模态推理发威，闯关数理化带图大题
火山引擎原动力大会发布豆包大模型1.6，它是国内首款多模态SOTA模型，支持256k上下文长度。实测中它解答高考数理化带图大题表现出色，还具备图像识别、视频理解、GUI操作等能力。此外，火山引擎还推出系列工具和平台助力企业。
6.1B激活，三榜开源第一！蚂蚁·安诊儿医疗大模型发布
由浙江省卫生健康信息中心等联合研发的开源医疗语言模型AntAngelMed发布。它基于Ling - flash - 2.0，100B总参数仅激活6.1B达约40B密集模型性能，在多个权威医疗基准测评中居前列，采用三阶段训练流程，高效MoE架构。
独家 | CMU博士、UCSD助理教授黄碧薇创立「原识之智」，聚焦因果推理方向
AI科技评论独家获悉，CMU博士、UCSD助理教授黄碧薇创立上海原识之智科技有限公司，切入具身智能基础层相关的因果推理方向。当下大语言模型在符号世界表现出色，而机器人缺乏因果推理能力，原识之智项目已获顺为资本早期投资。
攻克结构化长文档检索难题！新框架让模型告别“结构性失明”
SEAL团队推出全新对比学习框架SEAL，通过带结构感知和元素对齐，将文档宏观层级结构和微观元素语义融入Embedding空间，提升模型对结构化数据的理解。在BGE - M3模型上提升了MRR@10指标，还开源了万级字数长文档数据集。
DeepMind AlphaProof 前负责人谈2025年IMO
前Google DeepMind AlphaProof项目联合负责人Rishi Mehta发布关于2025年IMO结果的分析。今年OpenAI和Google DeepMind双双宣布达到金牌水平，解法各有特点。Mehta预测前沿大语言模型明年或开箱即用获奖牌，未来6个月内或攻克非平凡开放数学问题。
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。
刚刚，DeepSeek V4 Pro正式版发布！
周三晚间，DeepSeek 突然发布 V4 Pro 大语言模型正式版，命名为 DeepSeek - V4 - Pro - 0813，官方未调升 API 使用价格。有用户称调用的 V4 Pro 思维链风格有变，跑分显示其 Agent 评测表现可媲美顶级模型，还撞车了马斯克的 Grok 4.6。
「压缩，就是你所需要的全部」！菲尔兹奖得主Michael Freedman新作揭开数学真相
菲尔兹奖得主Michael Freedman认为人类真正创造和关心的数学本质是「柔软且可塑」的。他在最新论文提出「压缩，就是你所需要的全部」，并在采访中探讨人类数学直觉与机器逻辑的鸿沟，认为理解压缩机制是人类与AI在数学领域协作的起点。