「多模态LLM」共找到 1855 篇相关文章
AI进化时间表已现!LLM每7个月能力翻倍,2030年职场不复存在?
LLM正飞速进化,METR研究发现其智能每7个月翻番。到2030年,一个模型几小时就能完成人类工程师数月的工作。该研究提出“任务完成时间视野”指标衡量模型能力,不同模型表现差异大。
太巅了!MIT老哥在Transformer里造了台计算机,LLM从此不需要调用外部工具?
LLM在数学推理表现佳,但纯计算是短板。MIT的Christos Tzamos团队在Transformer内造计算机,实现WebAssembly解释器,解决数独难题,还突破注意力机制瓶颈,打开软件与神经网络新接口。
3A大作!阿里ROLL团队从基建->算法->机理,推动RL4LLM全栈协同优化
阿里巴巴ROLL团队联合高校推出「3A」协同优化框架,推动「强化学习用于大语言模型(RL4LLM)」迈向新范式。Async架构提升GPU利用率,AsyPPO降低计算资源消耗,Attention机制提升训练效率与可解释性。
上交大和辉羲把LLM刻进ROM!推理性能冲2万token/s,GPU时代终结?
硅谷Taalas将大模型‘物理焊死’进芯片引关注,而上海交大、辉羲智能与微软亚洲研究院团队用ROM+SRAM异构架构,将端侧LLM推理速度推至20,000 tokens/s。介绍了ROMA和TOM架构优势及应用场景。
超越O4-mini,多模态大模型终于学会回头「看」:中科院自动化所提出GThinker模型
现有多模态大模型在通用场景推理有瓶颈,缺乏对视觉线索校验与再思考能力。中科院自动化所提出GThinker模型,有创新的「线索引导式反思」模式,经两阶段训练,性能超O4 - mini,论文等已开源。
打破资源瓶颈!华南理工&北航等推出SEA框架:低资源下实现超强多模态安全对齐
本文介绍北航彭浩团队的 SEA 框架,针对多模态大模型低资源安全对齐难题,用合成嵌入替代真实数据,突破资源瓶颈。还构建 VA - SafetyBench 评估安全风险,实验验证了 SEA 低资源、高泛化优势。
刚刚,智谱和华为搞波大的:中国首个国产芯片训练出的SOTA多模态模型!
智谱与华为合作开源新一代图像生成模型GLM-Image,是中国首个全程用国产芯片训练的SOTA多模态模型,擅长文字渲染,拿下多项榜单第一,API调用一张图只要0.1元,还解析了其技术架构。
深度讨论 Gemini 3 :Google 王者回归,LLM 新一轮排位赛猜想|Best Ideas
近期,OpenAI、Google、Anthropic 先后发布新模型,引发大模型竞赛。本文聚焦 Google 发布的 Gemini 3,从算力、数据、架构等维度剖析其强大原因,探讨大模型竞争新格局,还涉及多模态、硬件、商业化及产品形态等方面。
美团提出多模态推理新范式:RL+SFT非传统顺序组合突破传统训练瓶颈
美团研究者提出Metis - RISE框架,将RL激励和SFT增强以非传统顺序结合提升多模态大语言模型推理能力。先RL激发潜能,再SFT补齐短板,训练的两模型在OpenCompass榜单成绩优异。
代码检索新王登基!CodeFuse | 开源C2LLM,用“注意力池化”刷新MTEB-Code榜单
蚂蚁集团与上海交通大学推出C2LLM系列模型,基于注意力创新池化机制解决代码表征痛点,登顶MTEB - Code榜单。作为CodeFuse Embedding开源家族成员,将全套回馈社区,为代码大模型研发提供基线。