「文本推理」共找到 2416 篇相关文章
阿里、南开大学发布免训练,视频大模型创新压缩方法
视频模型序列化处理影响推理速度与扩展性,传统token压缩方法在视频理解中有问题。阿里通义实验室与南开联合发布LLaVA - Scissor,用SCC方法和两步时空压缩策略,实验显示其性能优于其他方法。
半量工具,双倍效能:ARPO革新大模型强化学习
大语言模型在多轮工具调用场景有挑战,传统强化学习算法有探索效率低和资源消耗大问题。本文提出ARPO,通过量化token熵分布变化设计自适应探索机制,降低工具调用成本且提升多轮推理性能。
马斯克Grok这个二次元「小姐姐」,攻陷了整个互联网
今天凌晨马斯克通知更新Grok APP,推出基于Grok 4大模型的「智能伴侣」功能,付费用户可优先用新「数字伴侣」头像。此外Grok还在游戏领域出击,开发者用提示词就能生成可玩游戏,效率大增。
开放世界任务成功率82%!美的攻克机器人泛化控制难题
美的AI研究院和华东师范大学联合提出ChatVLA - 2模型,引入动态混合专家架构和双阶段训练流程。真机实验显示其开放世界任务成功率达82%,远超现有方法,为通用机器人控制提供新思路。
杨植麟被梁文锋叫醒了!Kimi新模型发布即开源,1T参数全线SOTA
172天后,Kimi推出全新Kimi K2基础大模型回应DeepSeek冲击。它为MoE架构,1T参数,激活参数32B,在多任务上领先,发布即开源,还分享技术细节,实测有亮点也待优化,展现回归之势。
全球首个科研LLM竞技场上线!23款顶尖模型火拼:o3夺冠,DeepSeek第四
Ai2耶鲁NYU联合推出科研版「Chatbot Arena」——SciArena,23款顶尖大模型比拼科研任务,OpenAI o3夺冠,DeepSeek第四。该平台解决通用基准测试在科研场景‘失效’问题,但其自动评估系统猜科研人偏好远未及格。
谢赛宁团队新作:不用提示词精准实现3D画面控制
谢赛宁团队新发布的Blender Fusion框架,结合图形工具 (Blender) 与扩散模型,让视觉合成不再仅依赖文本提示,实现精准画面控制。其核心是对现有技术高效组合,还透露两项训练技巧提升泛化性。
只训练数学,却在物理化学生物战胜o1!新强化学习算法带来显著性能提升,还缓解训练崩溃问题
上海创智学院、上海AI Lab的MM - Eureka系列工作提出新强化学习算法CPGD,缓解训练崩溃问题,提升性能。还构建多模态强化学习框架,推出MMK12数据集和MM - PRM模型,开源相关成果。
英伟达笑到最后!训练2000步,1.5B逆袭7B巨兽,Scaling真来了
英伟达团队提出ProRL训练法,将强化学习扩展到超2000步。用此方法训练的15亿参数模型媲美70亿参数的Deepseek - R1 - 7B,在多任务中表现出色,解决了熵崩溃和训练不稳定问题。
0%通过率!Code神话泡沫!LiveCodeBench Pro发布!
国际算法奥赛金牌得主团队测试20个顶级大模型,在584道编程赛题上,高难度题目AI通过率为0%。论文发布LiveCodeBench Pro评测方法,揭示AI编程能力神话泡沫,指出其问题并给出提升方向。