「无监督视觉推理」共找到 2608 篇相关文章
小模型大作为!微博的VibeThinker-1.5B超越DeepSeek R1等头部大模型
近年来,“参数越大,能力越强”成行业共识,但带来成本高和资源集中问题。微博AI团队开发的VibeThinker - 1.5B用1.5亿参数和低训练成本,在多项测试中超越头部大模型,还提出SSP框架和MGPO算法。
美团新独立APP,点不了菜只能点AI
美团新开源LongCat-Flash-Omni模型,支持多模态,在全模态基准测试达开源SOTA水准,推理快且全模态能力强。实测交互体验丝滑,其迭代逻辑清晰。该模型成功源于架构创新,美团靠软硬件结合实现虚实连接。
混元3D开源端到端全景深度估计器,代码+精选全景数据已上线,在线可玩
全景深度估计在3D视觉领域日益受关注,但因全景数据稀缺、球面畸变问题,以往方法零样本泛化和效率不佳。腾讯混元3D团队提出DA²,通过数据扩充引擎和SphereViT架构,提升性能,展现SOTA表现。
GEO中,llms.txt是个啥?
GEO中llms.txt是新兴网络标准提案,分提案A(访问控制)和提案B(推理指导)。提案A类似robots.txt,控制内容用于模型训练;提案B是Markdown文件,助LLM理解网站。作者整理指南分享,盼业内出标准。
GPT-5编程专用版发布!独立连续编程7小时,简单任务提速10倍,VS Code就能用
OpenAI推出GPT-5-Codex特化版模型,支持独立连续编程7小时,有IDE插件版。新模型有“真·动态思考”能力,简单任务提速10倍,复杂任务推理更久。还重构了Codex产品体系,升级IDE扩展等。
社区供稿 | 阿里国际Ovis2.5重磅发布:以小博大,刷新开源模型性能新高度
阿里国际发布多模态大模型Ovis2.5,在OpenCompass综合得分提升,保持SOTA水平。它在原生分辨率视觉感知等三方面突破,有9B和2B两版本,代码、模型等资源已开源,技术原理涉及架构、训练与数据。
智能体新范式Chain-of-Agents,多项任务新SOTA
论文提出Chain-of-Agents (CoA) 范式,结合多智能体系统与工具集成推理优势。通过多智能体蒸馏和智能体强化学习训练智能体基础模型(AFM),实验显示其在Web和Code任务上达新SOTA,效率、泛化性佳。
GPT-5 = Scaling Law失效?毕树超:永远有效,因为它反应的是数据结构,客观规律
Shuchao Bi在哥大演讲阐述AI发展。回顾自监督与强化学习路径,指当前发展遇高质量数据瓶颈,认为Scaling Law不会失效。还探讨通往AGI面临的问题,畅想AI重塑世界,提出两个理解AI发展的心智模型。
智谱终于发布GLM-4.5技术报告,从预训练到后训练,细节大公开
上个月底智谱开源 GLM-4.5 及轻量版,成绩亮眼引热议。现其技术报告发布,详述预训练到后训练细节,还介绍了开源 RL 框架 slime,展示模型架构、训练阶段等,评估了在多任务上的表现。
小红书团队开源dots.ocr:文档解析新王者,性能比肩Gemini!
文档解析领域处理多语言复杂文档需高效能力,传统OCR工具存在不足。小红书HiLab开源多语言文档解析模型dots.ocr,基于1.7B参数视觉语言模型,性能达SOTA,单页PDF处理快,公式识别媲美大模型。