「大型多模态模型」共找到 7999 篇相关文章
警告:你的Agent可能无法"解决"真实世界的视觉问题
文章提出 AgentVista 评测基准,含 209 道任务,横跨 7 大领域 25 个子方向。评测 14 个主流模型,最强的 Gemini - 3 - Pro 准确率仅 27.27%,揭示多模态 Agent 在视觉理解、工具调用等方面挑战大。
充分激发模态协作,MokA量身打造MLLM微调新范式
当下多模态大模型微调多「照搬」单模态微调策略,忽视模态差异。中国人民大学和上海人工智能实验室团队提出 MokA 方法,兼顾单模态与跨模态建模,在多基座、多场景实验中显著提升性能。
深度拆解 Muse Glimmer,24GB 显存跑 30B Agent,Meta 到底做了什么?
昨天,Meta发布约30B参数的多模态Agent模型Muse Glimmer,支持128K级上下文。它采用Apache 2.0许可证开放,有量化版本等。其技术设计围绕显存、上下文管理等问题展开,在多方面做了取舍。
ACL首届博士论文奖公布,华人学者李曼玲获荣誉提名
自然语言处理顶会 ACL 公布首届计算语言学博士论文奖,获奖者是华盛顿大学的 Sewon Min,其论文聚焦大型语言模型数据使用。此外,还有三篇论文获提名,包括李曼玲等学者的成果。
快慢Reasoning综述!
大型语言模型在复杂推理任务中有‘无差别计算’缺陷,阻碍其在多场景应用。本文提出双层效率优化框架,梳理两类前沿技术,通过实验揭示瓶颈,为轻量化推理指明路径。
Legora、Mercor 都在用,Reducto 能成为独立的 LLM 数据入口吗?
当前企业AI落地瓶颈在数据质量,Reducto聚焦数据准确性,以文档解析API提供Agentic OCR能力。它获多轮融资,估值达6亿美元,但面临多模态模型竞争及定价等问题,其未来走向待察。
又一个Kimi K3下周开源!Qwen3.8-Max编程、办公、科研都能自己干了
Qwen3.8-Max是Qwen家族迄今最强模型,2.4万亿参数,下周将开源权重。它在多项基准测试中表现出色,能连续自主工作数天,在编程、办公、科研、长周期任务、多模态等方面全面提升。
绝美无痕,比你还会P图的Agent!仅通过自然语言指令,灵活使用数百工具,超越GPT-4o达60%
JarvisArt提出多模态大模型驱动的智能Agent,通过理解自然语言指令,协调200+个Lightroom工具,实现媲美专业修图师的非破坏性编辑。其内容保真度超越GPT - 4o达60%,为AI艺术创作开辟新路径。
DeepSeek视觉原语论文:当所有人在堆图像分辨率时,它在堆「指代精度」!
4月30日DeepSeek发布多模态论文,核心是“视觉原语”,让模型边推理边输出坐标。它是七大coding agent玩家中最后接入视觉的,但补课方式反共识,不堆分辨率堆指代精度,效率高,拓扑推理成绩领先。
告别死记硬背!SkillRL自动提炼Skills持续进化
大型语言模型智能体常孤立运行,难从经验学习。SKILLRL受人类技能启发,提出有效经验迁移需抽象。它通过经验驱动的技能蒸馏、分层技能库和递归技能进化机制,在多实验中表现出色。