「模型能力提升」共找到 9901 篇相关文章
AI中场，谷歌和百度的爆发式加速
AI大战第三年，谷歌和百度火力全开。谷歌Gemini能力出众，谷歌全家桶变身通用Agent；百度40天连发四款新模型，智能云增速惊人。全栈模式展现超强弹性，AI产业导向“全优生”式胜利。
腾讯混元最新开源：一套RL框架打通多个模态，庞天宇团队新作
大语言模型的RL技术已成熟，但多模态生成模型的强化学习训练仍“各自为战”，制约AIGC模型能力上限。腾讯混元庞天宇团队开源UniRL框架，打通多模态RL后训练，覆盖多种模型，内置算法与奖励组件。
3D生成告别「穿模」噩梦！VASTx清华将蒙皮权重Token化，统一生成骨骼与权重，GRPO微调形变平滑
3D模型生成容易，让它“动起来”难，传统AI蒙皮算法有局限。SkinTokens研究将蒙皮权重离散化，构建TokenRig框架，引入GRPO算法，提升了AI自动绑定精度和泛化能力，助力3D动画自动生产。
拜拜了GUI！中科院团队“LLM友好”计算机使用接口来了
中科院软件所团队研究指出，现有LLM智能体成功率低、效率差的瓶颈在于GUI。其设计与LLM能力错配，团队提出声明式接口GOI，实现策略 - 机制分离，经测试性能提升显著。
抛弃预定义Tool，首次提出通过动态工具生成的Agentic多模态Reasoning，破31%涨幅
视觉推理任务中，传统多模态大模型依赖预定义工具，灵活性与领域适应性差。PyVision 框架首次让 MLLM 在推理中实时生成、执行并迭代 Python 工具，在多类任务中显著提升性能，实现范式跃迁。
RL救不了泛化性！揭示LLM数学Reasoning的深层瓶颈
大型语言模型在数学竞赛级任务依赖机械化推理，现有评测集有缺陷。UC Berkeley团队提出OMEGA基准量化其数学泛化能力，实验揭示复杂度引发性能崩塌等问题，指出LLM创新组合难，给出改进方向。
用Cursor做UI，最有效的两个方法
作者黄益贺分享用Cursor做UI的两个方法，免费法是用Gemini等生成JSON配置贴到Cursor；付费法是API调用Vercel的v0模型。还提及添加动画提升体验及前端UI开发工具箱。
「说 Harness 会被淘汰的，肯定没做过工程」，Kimi 前 CLI 负责人戳破了 AI 圈最大的误解
AI编程圈两极分化，围绕底层Harness是否消失争议不断。前Kimi CLI负责人stdrc提出反常识观点，认为模型越强Harness越厚，复杂度从“能力层”转移到“协作层”，还以Kimi CLI实践及Raft创业为例阐述。
从顶级三甲到医疗巨头，他们为何都选择同一个AI“大脑”？
AI医疗迎来爆发，政策、技术、需求共振催生千亿蓝海。智诊科技WiseDiag医学多模态大模型成医疗企业破局关键，它有三大核心能力，适配多场景，还有低风险接入方案，现开放API免费试用。
Thinking Machines 发布又一神作「在线策略蒸馏」 ，LLM后训练效率飙升50-100倍
Mira的THINKING MACHINES开源「在线策略蒸馏」LLM后训练方法，结合两种主流后训练范式优点，提升训练效率50 - 100倍，成本降低9到30倍，可用于数学推理、模型个性化等场景。