「多模态训练」共找到 2848 篇相关文章
ImageNet作者苏昊被曝任教复旦
ImageNet作者之一苏昊被曝要去复旦任教。他是具身智能领域论文被引次数最高的华人学者，主导多个奠基级项目。他研究从语言到2D、3D视觉，再到机器人，还创办具身智能公司Hillbot。
腾讯王者归来：混元图像3.0登顶LMArena！一手实测全球最强图像AI
LMArena最新榜单显示，腾讯「混元图像3.0」在文生图任务中夺冠，碾压谷歌Nano banana和字节Seedream 4。它9月28日开源，性能对标闭源模型，有强大推理、语义理解能力，支持中英文长文本渲染。
一个让 AI 智能体（AI Agent）工作更出色的绝妙方法，简单到令人惊讶：只要给它们设定一个人格
论文揭示无需复杂重新训练就能引导AI行为，提出MBTI-in-Thoughts框架，在提示词里让大语言模型扮演特定MBTI人格，其行为会改变，还经测试验证，有广泛应用前景。
登顶多模态推理榜MMMU！UCSD新方法超越GPT-5、Gemini
加州大学圣地亚哥分校团队开发的DreamPRM-1.5在MMMU测评榜夺冠，超越GPT-5、Gemini 2.5 Pro Deep-Think。它细化加权粒度到样本，有Instance Table和Instance Net架构，采用双层优化与生成式奖励模型。
GPT-5都救不了的AI幻觉，原来问题不在模型，在“考卷”
OpenAI研究指出AI产生幻觉的根本原因是评估和激励机制有问题。现有训练和评估流程奖励‘猜测’，导致模型易产生幻觉。研究还给出解决方案，要更新‘考试规则’，让模型适当表达不确定。
阿里王牌Agent横扫SOTA，全栈开源力压OpenAI！博士级难题一键搞定
阿里昨晚开源通义DeepResearch，在多项权威基准上表现出色，超越OpenAI、DeepSeek。模型、框架、方案全开源，开发者可在相关平台下载。它告别一问一答模式，像研究员一样工作，还构建了独特数据体系。
Transformer作者：DeepSeek才有搞头，OpenAI指望不上了
Transformer发明者Ashish Vaswani认为OpenAI等闭源厂商被商业化冲昏头脑，没心思做基础研究。他All in基础研究，坚持开源路线，想打造西方世界的DeepSeek。其团队论文提出颠覆性观点，或降低训练成本。
港科广×腾讯联手打造《我的世界》神操作，400张截图就能让AI挖矿通关，成本降至5%｜EMNLP 2025
港科广与腾讯联合团队提出VistaWise框架，将“跨模态知识图谱+轻量化视觉微调”引入开放世界智能体。实验显示其在“获取钻石”任务表现出色，成果被EMNLP 2025主会录用。该框架以低成本、跨模态为突破口。
小扎又开源了：7B实现自监督学习SOTA
Meta发布全新开源视觉模型DINOv3，首次证明自监督学习模型能在广泛任务中超越弱监督学习模型。它用无标注方法，扩展数据和模型规模，支持标注稀缺场景，在多任务实现SOTA。
OpenAI夺金IOI，但输给3位中国高中生
OpenAI官宣其推理模型在今年IOI线上竞赛中成绩刷新纪录，总分533.29，全球330名人类选手中排第六，AI参赛者中居首。不过其没比过三位中国高中生。此前OpenAI称模型获IMO金牌引争议，此次网友更谨慎。