「多模态训练」共找到 2848 篇相关文章
别被室内基准高分骗了:大模型是在推理空间,还是在「背答案」?
2025年,空间智能成大模型竞争新热点,模型在室内基准上分数飙升。但因训练与测试数据同源,其提升或只是“背答案”。中科院大学等机构发布OSI - Bench重新审视大模型空间能力,评测显示当前提升可能是虚假繁荣。
刚刚,蝉联Future X全球榜首的MiroMind发布全球最强搜索智能体模型
由陈天桥和代季峰联合发起的 MiroMind 团队,于 1 月 5 日发布自研旗舰搜索智能体模型 MiroThinker 1.5。该模型参数规模小但性能强,其核心是「发现式智能」理念,还采用了新训练技术,有 A 股涨停板预测等应用。
DeepSeek 模型技术之旅:从 V3 到 V3.2
本文深入剖析了 DeepSeek 模型从 V3 到 V3.2 的技术演进,对比了基座与推理模型,介绍了架构、训练方法变化,如 V3.2 结合 MLA 与 DSA,更新奖励和 GRPO 算法,还提及 V3.2-Speciale 扩展思考特性。
英伟达拟 10 亿美元砸向这家 AI 编码创企!Copilot 技术大佬带队、成立两年估值近千亿
10月30日彭博社报道,英伟达拟最高投10亿美元给AI创企Poolside,此轮融资或使其估值翻四倍。该公司由微软技术大佬带队,开发AI编码助手,创建强化学习法训练模型,从底层自研,有独特优势。
NVIDIA港大MIT联合推出Fast-dLLM v2:端到端吞吐量提升2.5倍
自回归大语言模型推理效率受限,Fast - dLLM v2 由 NVIDIA、港大、MIT 联合推出。它将预训练 AR 模型适配为能并行解码的 Block - dLLM,用约 1B tokens 微调,端到端吞吐量最高提升 2.5 倍,精度相当。
医疗幻觉率比DeepSeek低3倍,百川循证增强大模型横扫全球医学考试!
百川智能发布首个循证增强医疗大模型Baichuan - M2 Plus,将循证医学理念融入训练和推理,首创六源循证范式。其在多场景评测中幻觉率低,多国医考成绩优异,已上线百小应APP并开放API。
突破单token预测局限!南洋理工首次将多token预测引入微调,编程任务准确率提升11.67%
当前主流大语言模型依赖下一token预测训练,难理解跨多token完整概念。南洋理工大学提出概念感知微调(CAFT)技术,首次将多token预测引入微调,能让模型理解完整概念,多领域实验显示其可显著提升模型性能。
刚刚,「吉卜力狂欢」GPT-4o功臣被挖走!华南理工女学霸曾与奥特曼同台
GPT-4o引爆全球「吉卜力风格」风潮后,其核心成员华南理工学霸Lu Liu与伯克利博士Allan Jabri跳槽Meta。此前他们在OpenAI主导多模态AI研究,与奥特曼同台展示关键功能,此次挖角凸显OpenAI人才流失危机。
新模型亦是新 Agent,Kimi-Researcher 超大量一手实测!
2025 年被称为“Agent 元年”,月之暗面发布了端到端强化学习训练的新一代 Agent 模型 Kimi - Researcher,其基座是自研新模型。文章对其进行大量实测,与 OpenAI 等对比,并探讨了 Deep Research 的重要性及 Kimi 的不足。
MiniMax开源首个视觉RL统一框架,闫俊杰领衔!推理感知两手抓,性能横扫MEGA-Bench
MiniMax开源首个视觉RL统一框架V-Triune,由闫俊杰领衔。该框架通过三层组件设计和动态IoU奖励机制,让VLM能联合学习推理和感知任务。还开发Orsta模型系列,在MEGA - Bench表现出色,且MiniMax多模态布局动作多。