「多模态语言推理」共找到 3468 篇相关文章
和快手聊了之后才知道,传统搜索早变天了
文章从工程师视角剖析现代搜索,指出传统搜索难适应多模态内容世界。快手推出 UniDex 和 UniSearch,前者变革搜索倒排,后者为统一生成式搜索架构,二者成快手新一代工业搜索‘双引擎’,有广阔应用前景。
5小时通关《原神》主线!Lumine:AI玩家正式登场
Lumine能像人类一样理解游戏画面、推理并操作,以接近人类效率5小时通关《原神》蒙德主线,还能零训练玩《鸣潮》等。它是开放式研发方案,靠少量数据和显卡让模型成强大智能体。
OpenAI推出GPT-5.1小小小小更新!!!
OpenAI推出GPT-5.1,本周向用户陆续推送,付费用户先行。它有两大核心模型,在遵循指令、推理回复及聊天体验上更佳。还有AMA问答活动披露更多细节,此外官方让自定义ChatGPT风格更易。
自回归科学基座模型 BigBang-Proton,提出实现 AGI 的新路线
超对称公司发布自回归科学基座模型 BigBang - Proton,挑战主流 AGI 技术路线。它实现多学科问题与 LLM 统一预训练和推理,有三项创新,在多专业任务表现出色,还提出宇宙尺度压缩构想。
刚刚,Kimi开源新架构,开始押注线性注意力
智能体时代推理计算需求成瓶颈,线性注意力可降复杂度但表达有限。月之暗面开源 Kimi Linear 新架构,结合线性与全注意力,性能和硬件效率出色,引发对线性与全注意力发展方向的思考。
刷新SOTA高出19.05分!英伟达开源OmniVinci全模态理解模型,只用1/6的数据,实现全方位超越
英伟达研究团队发布OmniVinci研究,该全模态理解大语言模型用六分之一训练数据,在全模态理解基准测试成绩超现有顶尖模型19.05分。它靠创新架构和数据策略实现效率与性能双突破。
刚刚,Thinking Machines Lab博客提出在策略蒸馏,Qwen被cue 38次
Thinking Machines Lab发布《在策略蒸馏》博客,提出在策略蒸馏可结合强化学习纠错与SFT奖励密度,成本低且能让小模型有强大性能。该成果受Qwen团队启发,大量用Qwen3模型。还对比了不同训练方法。
快手Klear团队提出CE-GPPO:通过梯度保留协调熵,解决强化学习中的熵不稳定问题
快手 Klear 语言大模型团队提出新强化学习算法 CE - GPPO,以「熵」为核心,提出梯度保留策略,重新利用裁剪外区间低概率 token 的梯度,实现策略熵的精细调控,解决强化学习中熵不稳定问题。
腾讯混元世界模型1.1开源:单卡秒级重建3D世界成为现实
腾讯混元团队开源混元世界模型1.1,它是混元3D世界模型1.0升级版。新增多视图及视频输入,单卡可部署,秒级创造3D世界。有核心突破,能处理多任务,经训练策略优化,多测试表现佳。
两招为GraphRAG图谱“提纯”,DEG-RAG效果有点炸~
文章指出传统RAG多跳推理和全局一致性能力受限,Graph - based RAG虽好但图谱噪音大。作者提出Deg - Rag方案,含实体消歧和关系反思两招。实验显示去噪后图谱效果提升,验证“Less is More”理念。