「多模态数据融合」共找到 3564 篇相关文章
百度在 AI IDE 上的决心
百度发布国内首个多模态、多智能体协同的AI IDE:Comate AI IDE。其功能完备,百度在AI IDE赛道决心大。随着模型和Agent能力提升,百度认为未来IDE竞争本质是Agent竞争,其早有相关布局。
MMAR与AudioTrust技术解读,音频大模型评测前沿进展分享 | AI Bench Talk直播预告
司南评测集社区 CompassHub 收录多维度评测集。此次 AI Bench Talk 直播聚焦音频大模型,将分享评估其深度推理能力的 MMAR 及全方位可信评估框架 AudioTrust,还设圆桌讨论多模态/音频大模型相关议题。
AI仅凭“自信”学会推理,浙大校友复刻DeepSeek长思维链涌现,强化学习无需外部奖励信号
UC Berkeley团队提出新训练方法Intuitor,大模型无需接触真实答案,仅优化自身信心就能学会复杂推理。该方法无需外部奖励信号或标注数据,用模型自身置信程度作内在奖励信号,在多任务表现良好。
Spring AI 实战|Spring AI入门之DeepSeek调用
文章介绍Spring AI框架,它简化企业数据或API服务与大模型集成,降低开发复杂度。还给出调用DeepSeek的实战步骤,包括手动请求、代码自动发起、实现流式响应等,也提及OpenAI starter的兼容性及生产环境监控。
在Think中边搜索边调整的搜索增强Reasoning方法
LLM虽知识丰富,但无法掌握训练数据外的信息,传统检索增强生成方法有缺陷。AutoRefine提出“先筛选,再回答”理念,用强化学习训练,实验显示在多方面碾压传统方法,未来或改变知识密集型任务解决方式。
九成以上模型止步白银段位,只有3个铂金!通用AI下半场评测标准来了
OpenAI研究员姚顺雨提出AI发展步入新阶段,下半场关键在评估模型真实智能。新加坡国立大学等团队提出“通才智能”评测框架,剖析多模态大模型短板,推出五级评估体系和测试集,测试结果暴露模型弱点,引发社区积极反响。
The Batch:820 | Qwen3 向 DeepSeek-R1 发起挑战
阿里巴巴发布八个大型语言模型权重,含两个 MoE 架构和六个稠密模型。预训练数据达 36 万亿 token,支持 119 种语言及方言。测试中 Qwen3 家族表现出色,或终结 DeepSeek - R1 霸主地位,设计用于智能体系统。
n8n是开源工作流程自动化工具,提供直观界面创建自定义流程,支持超400应用集成。过去一年增长迅速,活跃用户超20万,ARR增长5倍,GitHub获77.5k star。介绍其创立背景、优势特点,用户评价褒贬不一,还提及与其他工具对比及“公平代码”理念。
李飞飞团队发布新一代世界模型Atlas:从零训练,一次性打通视频生成、 3D重建与机器人仿真
李飞飞创办的 World Labs 发布新一代世界模型 Atlas,称其为‘全球首个多模态世界模型’。它从零训练,能同时完成视频生成、3D 重建和时空模拟,已向少数伙伴开放测试,未来将成 Marble 底层模型。
独家 | 乐聚发布垂域具身模型:一倍工业提效,两项榜单第一
AI科技评论独家获悉,乐聚机器人将推出面向工业场景的“垂域具身智能模型”——KUAVO VLA,该模型用600+小时真机数据进行中训练,能提效且减少适配与训练成本,两项指标排名第一,利好二次开发者。