「非推理任务」共找到 4104 篇相关文章
ICLR 2026|多模态大模型真的理解情绪吗?MME-Emotion给出了系统答案
多模态大模型迅速发展,但能否理解人类情绪存疑,且缺乏系统性评测框架。香港中文大学和阿里通义实验室团队提出 MME - Emotion 评测基准,评测 20 个主流模型,发现模型情感智能不足,为后续研究提供参考。
谷歌Gemini最强性价比模型发布,1块8读完3本三体
谷歌推出Gemini 3.1 Flash-Lite,号称性价比最高的Gemini 3系列模型,每百万输入token仅0.25美元,读完3本《三体》只需1.8元。性能表现佳,还支持可调思考层级。两小时后ChatGPT推出GPT - 5.3 Instant回应。
MiniMax M2.5发布:硬刚 Claude Opus,一美元包断一小时的生产力
MiniMax M2.5发布,硬刚Claude Opus 4.6,以一美元包断一小时的低价降低AI生产力门槛。它在编程、办公等多场景表现出色,速度快且成本低,背后是RL Scaling等技术支撑。
MiniMax M2.5:230B参数仅激活10B,开源模型首次逼近Claude Sonnet,成本仅十分之一
MiniMax推出新一代开源模型M2.5,官方称其为‘为现实世界生产力设计的开源前沿模型’。性能逼近Claude Opus 4.6,采用混合专家架构,成本低。已在内部大规模部署,定位为‘AI员工’。
智谱GLM-OCR,0.9B开源即巅峰,复杂文档精准解析
智谱发布并开源GLM - OCR,以0.9B轻量级参数在多项基准取得SOTA。它解决视觉感知难题,具备视觉编码与语言解码协作架构,还可端侧与高并发部署,成本低,推动文档智能化处理升级。
姚顺雨腾讯首篇论文:给AI下半场指路“上下文学习”
姚顺雨入职腾讯后首个成果CL - bench,用来测试大模型“从上下文中学习”能力。研究指出当下模型多依赖“过去”知识,无法适应“当下”学习。评测中,十个前沿模型表现不佳,揭示其真实场景应用缺陷。
如何科学地“设计”SFT 数据?一次关于 ODA 的完整平台级验证
大模型后训练阶段,SFT数据构建常依赖‘直觉’或‘试错’。上海人工智能实验室OpenDataLab团队发布报告,基于OpenDataArena提出新范式,将数据集构建从‘随机艺术’变为‘确定性工程’,并进行平台级验证。
语言模型内部还藏着众多策略模型?自底向上强化学习重塑底层特征 | 直播预约
现有强化学习工作将语言模型作整体策略优化,研究提出以策略视角审视内部隐藏状态,分析层级和模块级策略,发现不同模型模式差异,还提出自底向上强化学习策略,为研究架起新桥梁。
Google 把翻译能力彻底开源了!TranslateGemma:550种语言通吃,还能直接看图翻译!
Google将多年积累的翻译能力灌进开源大模型TranslateGemma,它基于Gemma 3,专为翻译任务调优,有3个规模版本,覆盖550种语言,能直接看图翻译,亮点颇多。
把RoPE扔掉,AI更能看懂长上下文!Transformer作者团队开源大模型预训练新方法
Transformer架构核心作者之一Llion Jones团队开源新技术DroPE,可丢弃位置嵌入扩展上下文,解决RoPE长序列处理缺陷,在多模型实验中表现卓越。该团队来自Sakana AI,此前还有相关研究成果。