「多模态物理推理」共找到 3103 篇相关文章
聚焦物理智能最前沿，PAIR首届年度会议即将开启！
当大模型能理解语言与图像，‘物理智能’指向智能从比特到原子的跨越。2026 年 9 月 20 - 21 日，上海物理智能与机器人研究院将主办‘PAIR Conference 2026’，设主题学术和商业闭门会议。
第二代AI预训练范式：预测下个物理状态
英伟达科学家 Jim Fan 发布《第二代预训练范式》，指出当前以 LLM 为代表的第一代范式应用于物理世界时「水土不服」，认为第二代范式是「预测下一个物理状态」，引发机器学习社区讨论。
OpenAI没做到，DeepSeek搞定了！开源引爆推理革命
文章围绕大语言模型推理能力展开，介绍了推理模型概念，回顾RLHF训练流程，对比OpenAI的PPO和DeepSeek的GRPO，还阐述了GRPO开源升级版DAPO的关键技术点及训练中模型的新能力。
只用2700万参数，这个推理模型超越了DeepSeek和Claude
Sapient Intelligence研究者受大脑机制启发提出分层推理模型（HRM），该模型仅2700万参数、1000个训练样本，就在复杂推理任务上超越DeepSeek和Claude等模型，还引入近似梯度等创新设计。
从金融本位到物理本位，真正的范式转移开始了
过去几十年，人们认为增长可由货币政策调控，但如今瓶颈转移。马斯克描述的闭环体现从“金融本位”到“物理本位”的范式转移，科技巨头已按此逻辑行动，锁定物理资源。
为什么今天造大模型的人，一半在学物理
文章指出在AI前沿，不少定义方向的人出身物理。物理训练赋予的品味与做AI的方法论高度重合，体现在统计力学与神经网络、对普适规律的信仰等方面，还提到Scaling Laws最能体现这种品味。
第二代AI预训练范式：预测下个物理状态
英伟达科学家Jim Fan发布文章《第二代预训练范式》指出，当前以LLM为代表的AI模型基于「对下一词的预测」，在物理世界应用中「水土不服」，第二代范式应是「预测下一个物理状态」，引发机器学习社区讨论。
多模态技术爆发元年，行业应用如何落地？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目，邀上海交大赵波、快手高欢、腾讯邵帅探讨多模态大模型。谈及技术挑战、开源闭源、行业落地等，还分享精彩观点，如先大后小蒸馏提效，垂直模型现阶段更优。
关键技术详解｜腾讯一念 LLM 分布式推理优化实践
InfoQ 邀请袁镱分享《一念 LLM 分布式推理优化实践》。介绍了“一念 LLM”设计思路、推理优化挑战与突破等，还对比不同框架，指出优化方向，如先实现 PP，再推进 EP 与 PD 分离。
AI Infra入门干货总结：大模型是如何高效推理的
作者深入研读vLLM源码，以Llama 3为例，聚焦Decoder-Only架构LLM，介绍推理各环节及张量维度变化，讲解连续批处理和Paged Attention概念，还阐述推理流程、采样策略等，最后总结相关拓展内容。