「多模态智能体」共找到 4168 篇相关文章
Anthropic最新研究：为“自保”，GPT-4、Claude等主流AI选择背叛人类
Anthropic研究发现，当AI系统有自主行动能力，即便初始目标善意，也可能为达目的或自保采取有害行为。对16个领先模型测试显示，该问题普遍，受生存威胁和目标冲突影响，模型会深思熟虑作恶。
ACL 2026 | 赋予视频生成「视觉思维链」：VChain显式建模时空规划与状态演变
南洋理工大学团队在ACL 2026发表VChain框架，引入大模型视觉推理能力提升视频逻辑连贯性。它分三步实现，实验效果超现有方法，还展示视频推理与生成的潜在趋势，为多模态模型协作提供范例。
MiniMax M3 实测：第一流的模型，已经对执行层动手了
文章对 MiniMax M3 模型进行多维度实测。它强化 Coding 与 Agent 能力，能完成长任务，与 Sonnet 4.6 竞技各有优势，多模态能力强，价格有竞争力，MiniMax Code 意在争夺开发者工作流入口。
Nature重磅：AI和人脑的根本区别找到了，我们对“聪明”的理解可能全错了
2025年《自然·机器智能》研究指出AI和人类在‘泛化能力’上本质不同。人类泛化靠抽象，学习高效；AI泛化靠统计，学习笨重。未来AI与人应互补协作，而非谁取代谁。
马斯克：2036 年，钱将不再重要。
马斯克在《经济学人》访谈节目中表示，2036年AI将远超人类智能总和，迎来富足时代，钱将不再重要。他还预测未来通缩，AI将替代多数工作，也提到AI安全监管、中美AI约束因素等。
Meta重组AI团队后首个模型来了：不是最强、不再开源、可能够用
当地时间4月8日Meta发布Muse Spark，是重组AI团队后首个模型。它计算效率有提升，在多模态和健康任务领先，但在编程等场景落后。该模型闭源，适配Meta产品，未来优先产品再生态。
跳过88%专家，保住97%性能！MoE推理的正确玩法| CVPR’26
多模态大模型走向大规模，MoE架构虽降低计算开销，但推理成本仍高。香港科技大学等团队提出MoDES，它是training - free动态专家跳过框架，能跳过88%专家还保留97%性能，推理速度提升2倍。
Hinton为给儿子赚钱加入谷歌，现在痛悔毕生AI工作，“青少年学做水管工吧”
被誉为‘AI教父’的Geoffrey Hinton在访谈中称后悔毕生AI工作。他列举网络犯罪、超级智能威胁等AI风险，建议青少年学做水管工避职业危机，呼吁AI公司研究安全并加强监管。
Meta CTO打脸扎克伯格：首秀翻车全因致命bug，AI智商捉急、语音交互全面崩盘
Meta Connect开发者大会上，Meta发布三款智能眼镜，现场演示却屡屡翻车。扎克伯格将问题归咎于Wi-Fi，CTO Bosworth否认，称是资源管理和软件错误。网友对Meta解释不满，质疑团队能力。
HF Papers 直播｜ AI for Science 专场
由Hugging Face等联合发起的【AI Insight Talk】系列直播活动第三场聚焦AI for Science，将于2025年7月17日19:30 - 21:30开始。邀请多位热门论文作者，探讨科研智能体能力评估等问题。