「全模态推理」共找到 3761 篇相关文章
刚刚，DeepSeek又探索新架构了，开源OCR 2
DeepSeek更新DeepSeek - OCR 2，引入DeepEncoder V2架构，实现视觉编码范式转变。模型和技术报告齐开源，在多项测试中表现出色，降低重复率，为全模态编码提供路径，但在报纸类文档识别有不足。
揭密MiniMax不为人知的B面
第一批AI大模型公司上市潮来临，MiniMax营收增长显著。它采用“B+C全都要”商业模式，B端业务靠API调用，覆盖多领域，毛利率高。其B端战略分三层，靠全模态布局和模型能力扩张版图。
靠「AI婴儿播客」拿到a16z 3200万美元投资，Hedra凭什么？
Hedra是生成式AI创企，凭「AI婴儿播客」获关注，刚完成3200万美元A轮融资。它与主流AI视频平台路线不同，构建全模态基础模型，播客成杀手级应用，研发成本低，踩中赛道转型。
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。
Agent可以自己进化了？！
论文《Automated Design of Agentic Systems》提出让Agent扮演设计师，“元代理”能自动生成新代理设计方案。用编程语言作设计空间，实现“设计自由”。实战中，AI设计的Agent全领域超越人类，还具备知识迁移能力，未来或有自主进化的AI生态。
60天融资数千万，何泳澔出任CTO！这家黑马冲刺「最后一公里」
本文报道具身智能赛道初创虚时科技，60天内累计完成数千万元融资，前地瓜机器人具身智能算法负责人何泳澔出任CTO。公司押注仿真训练解决机器人落地数据瓶颈，推出全链路闭环仿真训练系统，已获得工业场景订单。
Agent开始“自我进化”：会出题、会反思，还会自己长出新技能
文章围绕自进化Agent展开，介绍其概念、受重视原因及三大技术路线，涵盖各路线代表工作的特点、评估及对比，指出研究空白如总结者训练等，最后还介绍了基于Agentic AI的全链路数据助手Dola。
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。
豆包 Seed 2.0 Lite升级：给 Agent 装上眼睛和耳朵
近期模型发布竞争激烈，作者做视频字幕常遇识别错误，因语音识别工具缺上下文。字节方舟的豆包 Seed 2.0 Lite 升级后能听，还可结合上下文准确输出字幕，成本降 20%，也能理解视频，为工作流补全感知。
AI办公硬件新标杆：未来智能携viaim亮相CES 2026，斩获微软人工智能创新奖
1月6 - 9日，CES 2026在拉斯维加斯启幕，中国企业未来智能携viaim参展。其讯飞AI会议耳机Pro3与Air2吸引观众，还获微软“人工智能创新奖”。产品精准定位办公场景，全球化布局成果初显，正构建全场景AI办公生态。