「多模态语言推理」共找到 3446 篇相关文章
比自回归更灵活、比离散扩散更通用，首个纯Discrete Flow Matching多模态巨兽降临
近年来多模态大模型多采用自回归架构，推理缺乏灵活性。香港大学和华为诺亚方舟实验室研究团队提出FUDOKI，基于全新非掩码离散流匹配架构，能并行去噪、动态修正，为多模态模型开辟新路径。
独家 | CMU博士、UCSD助理教授黄碧薇创立「原识之智」，聚焦因果推理方向
AI科技评论独家获悉，CMU博士、UCSD助理教授黄碧薇创立上海原识之智科技有限公司，切入具身智能基础层相关的因果推理方向。当下大语言模型在符号世界表现出色，而机器人缺乏因果推理能力，原识之智项目已获顺为资本早期投资。
文生图进入R1时代：港中文MMLab发布T2I-R1，让AI绘画“先推理再下笔”
港中文MMLab团队发布首个基于强化学习的推理增强文生图模型T2I - R1。它提出双层级CoT推理框架和BiCoT - GRPO强化学习方法，解决生成评估难题，为多模态生成提供新范式。
CVPR 2026｜突破3D空间推理瓶颈：北大联合南科大提出QuatRoPE，让大模型精准理解三维物体关系
北大联合南科大团队提出全新 3D 位置嵌入方法 QuatRoPE，改善大语言模型 3D 空间推理痛点。还提出 IGRE 降低干扰，构建 ASR 基准评估能力。研究被 CVPR 2026 接收，代码与模型已开源。
解决VLA模型落地难，普通硬件也能跑！全透明全开源的高效VLA模型把推理成本砍掉76%
2026年4月，中山大学与MBZUAI联合推出A₁模型，它是完全开源透明、自适应高效的截断式视觉 - 语言 - 动作模型，能削减推理成本、实现低成本落地，在仿真与真机上表现优异。
腾讯混元 x MBZUAI 港中文新研究：将纠错纳入策略空间，Search-R2 重构搜索增强推理学习方式
过去大语言模型能力提升靠参数和数据扩张，但在真实任务中此路径有局限。腾讯混元、MBZUAI、港中文联合团队提出Search - R2，将纠错纳入策略空间，抑制错误传播，在多跳推理任务中优势显著。
突破视觉-语言-动作模型的瓶颈：QDepth-VLA让机器人拥有更精准的3D空间感知
视觉 - 语言 - 动作模型（VLA）在机器人操控领域潜力大，但应对长时序或精细操作任务时性能下降，根源是缺乏三维空间感知与推理能力。中国科学院自动化研究所与灵宝 CASBOT 提出 QDepth - VLA 模型，提升了机器人空间推理与操控精度。
数学奥赛高分摘金，位列大模型榜首，『书生』科学多模态大模型Intern-S1能力再升级 | 通专融合新进展
2025年CMO决赛首设AI测试，书生科学多模态大模型Intern-S1以102分位列大模型得分榜首，远超金牌线和国家集训队入选线。其推理能力提升得益于多项创新，未来将拓展至多领域科研。
苹果新作：内化视觉思考，推理提速 5 倍
Apple研究团队提出Internalized Visual Thinking（IVT），一种将预测性世界建模能力内化到模型表征中的后训练框架。它在训练时预测未来，推理时直接回答，相比Visual CoT推理提速超5倍。
松下发布多模态大模型，文本、图像、音频随意切换
多模态数据处理成热点，但现有模型处理复杂任务有挑战。松下开发多模态大模型OmniFlow，采用模块化设计、多模态引导机制，实验显示其在多任务中有卓越表现。