「图像级推理」共找到 3181 篇相关文章
实战案例｜当本体遇上 Agent：让 AI 真正“听懂业务”并“按规矩办事”【上】
本文是“企业级本体应用”系列第三篇，探讨本体如何融入企业智能体系统。指出本体非数据库或图谱，是语义层。介绍本体在Agent系统的架构与职责，通过案例展示用本体做规则判断和多维归类，凸显其优势。
字节Seedance 2.0发论文了，171人署名，吴永辉曾妍在列
现象级AI视频技术字节Seedance 2.0在arXiv发论文，公布26页Benchmark和170位贡献者名单。此时它正通过Byteplus平台铺向全球，支持多模态输入。该模型突破瓶颈，评测表现优异，团队近半换血。
刚刚，Meta 发布新模型，股价大涨 10%
Meta发布新模型Muse Spark，是原生多模态推理模型，支持多种功能。其沉思模式处理复杂问题表现佳，还有新购物模式。虽评论区有质疑，但Meta股价大涨。模型未开放API等，实际实力待察。
企业AI智能体大排雷：138场顶级分享抖出的落地实情
AI智能体重塑软件工程，研究团队分析138场演讲发现搭建时精力多花在工程集成和接口对接。文章结合推理模型与人工校验，介绍企业引入智能体的架构策略、演进历程、应用差异及技术底座等内容。
慕思联手华为鸿蒙，完成一场卧室里的“静默实验”｜甲子光年
在AI浪潮下，睡眠场景需“静默革命”。慕思联手华为鸿蒙推出鸿蒙智选慕思智能床Pro H - Design，采用底层代码级深度共研，还自研传感技术与算法，构建闭环服务用户，重写智能床竞争逻辑。
复旦北大联合美团LongCat提出TDAR：用“粗思考，细求证”破解Block Diffusion的速度精度悖论
复旦大学、北京大学联合美团LongCat提出Block Diffusion推理模型Test-Time Scaling新框架TDAR，引入‘粗思考，细求证’范式与有界自适应置信度解码，打破速度与精度零和博弈，在多基准测试表现出色。
Google Gemini Embedding2：一个模型处理所有媒体类型
Google发布Gemini Embedding 2，首个原生多模态嵌入模型。能处理文本、图像等多种媒体类型，支持交错输入，覆盖超100种语言。与多模型串联方案比，延迟降70%、召回率升20%。已可在Gemini API等使用。
大模型的第一性原理：（三）信息论篇
本文从信息论角度解读大模型第一性原理。介绍Shannon信息论，提出将其从以BIT为中心转换为以TOKEN为中心解释大模型底层原理，还阐述大模型各阶段信息论原理、定向信息计算方法，对比Granger与Pearl因果。
阿里Qwen3.5小模型发布：0.8B参数就能处理视频，边缘AI时代真的来了
阿里通义千问发布Qwen3.5系列四款小模型，采用Gated DeltaNet混合注意力机制。有原生多模态设计，解决“内存墙”问题。在多基准测试中表现出色，开发者反响好，但也存在幻觉级联、调试局限等问题。
蚂蚁集团扩散大语言模型新突破：超800Token/s，速度与质量兼得
蚂蚁集团将LLaDA更新到2.1，通过引入“草稿 - 编辑”机制，打破扩散模型推理速度与质量的对立僵局。它有极速和质量两种模式，还采用混合训练流程及强化学习，在多基准测试中表现出色。