「多模型兼容」共找到 9757 篇相关文章
WWW'26 | 跨任务自适应的Multi-Agent协作新范式
大型语言模型驱动的多智能体系统成解决复杂任务重要范式，但智能体协作存在关键问题。Griffith和西北农林科技大学团队提出OFA - MAS，将多智能体拓扑设计从one - for - one推向one - for - all，实验效果佳。
Mamba一作预告新架构！长文论述Transformer≠最终解法
Mamba一作将演讲整合成科普长文，探讨SSMs和Transformer模型权衡之术。认为Attention非万能，Transformer是阶段性最优。几天后将发布新架构，能与Transformers兼容，还回顾了两模型特点及结合优势。
谷歌痛失王座？港科大贾佳亚团队DreamOmni2开源，超强P图暴击Nano Banana
港科大贾佳亚团队开源DreamOmni2，该模型基于FLUX Kontext，能处理多参考图像，在多模态编辑与生成上表现出色，超越谷歌Nano Banana等模型，还构建了新测试集与数据构建范式。
AI4S回归白盒符号主义，清华等联合发布SR-LLM：自主发现科学知识
清华大学等多所高校联合发布SR - LLM，这是融合大语言模型与深度强化学习的符号回归框架。它从数据生成可解释数学模型，在跟车行为建模等任务表现优，为机器自主科学发现开辟新路径。
让RAG真正读懂“言外之意”！新框架引入词汇多样性，刷新多项基准SOTA
ACL 2025研究提出Lexical Diversity - aware RAG (DRAG) 框架，将词汇多样性引入RAG检索与生成，解决现有方法痛点。它有两大创新模块，实验在多基准提升准确率，还将在多模型上增益，代码即将开源。
从「记忆解题」到「深度推理」：港科大推出首个本科数学动态评测基准 UGMathBench
港科大团队发表在 ICLR 2025 的研究 UGMathBench，是首个本科数学动态评测体系。它涵盖 16 个学科领域，通过变量扰动创建多版本试题，引入创新指标评估模型推理能力，测试结果揭示了当前模型短板。
国产AI拿下国际物理奥赛金牌，13项顶级竞赛豪取12金1银，划重点：开源
上海人工智能实验室团队推出开源模型家族P1，在IPhO 2025理论考试中，P1-235B-A22B成首个达金牌线的开源模型。引入PhysicsMinions后成绩提升，在HiPhO基准排名第一，且全链路开源。
Meta｜提出RECAP，通过动态目标重加权回放，解决RLVR遗忘【文末送书！Agent相关】
近年来，可验证奖励强化学习（RLVR）提升了大模型在多任务上的性能，但带来“能力退化”问题。Meta等提出RECAP策略，结合“回放”与“动态目标重加权”，保持模型通用能力，提升推理性能，还提高推理效率。
6个Agent组团Vibe Gaming：自己生成、试玩、修Bug
过去大模型生成的游戏虽代码能跑，但常陷入“可玩性黑洞”。Spellcaster让多个专用Agent协同处理，形成“生成—运行—检查—修复”循环。目前能快速生成多种游戏原型，未来将用世界模型直接生成画面。
超10万亿Tokens的高质量数据集是怎么炼成的？专访中国电信天翼AI阮宜龙
中国电信天翼AI打造超10万亿Tokens高质量数据集，依托星辰MaaS平台构建“数据—模型—服务”闭环。其与研究院推进技术研发并落地产品，建“三全”星辰大模型体系，还在多行业展现应用价值。