「多模态推理大模型」共找到 8300 篇相关文章
看完最新国产AI写的公众号文章,我慌了!
AI 快砸作者饭碗,智谱 GLM - 4.6V 能根据 NeurIPS 2025 最佳论文生成图文并茂的公众号文章。它还能助力学生看论文、分析财报等,可复刻网站、处理视频,在多模态评测中达同级别 SOTA。
内存直降50%,token需求少56%!用视觉方式处理长文本
在NeurIPS 2025论文中,南京理工大学等校研究团队提出VIST框架,为大语言模型长文本高效推理提供视觉解决方案。它模仿人类阅读机制,让模型具备选择性阅读能力,减少Token需求和内存使用。
一个标点就能迷惑LLM-as-a-Judge!
论文揭露惊人漏洞,一个标点或通用推理开场白就能欺骗最先进的LLM裁判,导致强化学习训练崩溃。研究通过实验验证漏洞,提出Master - RM模型,其FPR近乎0%且保持通用裁判能力。
说句话,造个3D世界!腾讯VibeWorlding氛围造世界
香港科技大学(广州)和腾讯团队开源VibeWorlding框架,实现说句话造3D世界。它由VWE - Bench和VibeWorlding - Gym组成,开源模型经强化学习训练后成绩逆袭,证明强化学习解锁3D推理潜力巨大。
CVPR 2026|清华联合美团推出3DThinker,首个用3D意象思考的工作
当前多模态大模型在空间理解任务表现弱,缺乏对几何信息提取能力。清华联合美团推出3DThinker,无需3D标注和外部工具,让模型内蕴‘想象’三维场景,在多基准上提升效果,且具备一定可解释性。
VLM剪枝新SOTA:无需重训练,注意力去偏置超越6大主流方案
常用的attention机制存在位置偏置和padding异常,影响剪枝效果。上海大学曾丹团队提出无需重新训练的attention去偏方法,在多模型、剪枝策略及基准上验证有效,为多模态模型部署提供新思路。
3D-R1:让AI理解3D世界的下一步
文章介绍新研究3D - R1,它是更通用、具推理能力的三维视觉语言模型,解决了当前3D VLM空间理解不足与推理能力薄弱问题,在多任务测试领先,有广阔应用前景。
告别「解码器饥饿」!中国科学院NeurIPS推SpaceServe,高并发克星
中国科学院计算技术研究所入选NeurIPS 2025的论文提出SpaceServe架构,将LLM推理P/D分离扩展至多模态场景,通过EPD三阶解耦与「空分复用」,解决MLLM推理行头阻塞难题,在Qwen2 - VL系列模型实测中表现出色。
谷歌Gemini 2.5全线爆发!勇战「濒死恐慌」,却被丝血宝可梦吓到当场宕机
谷歌旗舰Gemini 2.5全家桶三款模型昨夜上线,包括正式版2.5 Pro、2.5 Flash及预览版2.5 Flash - Lite。技术报告显示其性能提升显著,还在玩宝可梦时惊现类人恐慌,推理性能下降。
Sea AI Lab 揭秘:你费尽心力调的 LLM 一直在崩溃?罪魁祸首可能只是一个参数:BF16
Sea AI Lab 和新加坡国立大学研究指出,强化学习微调中训练不稳定和性能瓶颈,根源是数值精度 BF16。其低精度造成“训练 - 推理不匹配”,使训练易失败。将精度切换到 FP16 可解决问题,提升模型表现。