「模型能力连续体」共找到 9062 篇相关文章
何恺明等降维打击！彻底颠覆AI生图，无需预训练一步到位
何恺明团队推出生成模型MeanFlow，它跳脱传统训练范式，无需预训练等，仅一次函数评估就能完成生成。在ImageNet 256×256上表现优越，缩小了一步与多步模型性能差距。
Qwen突破：用「并行计算」代替「堆参数」，新方法内存降22倍、延迟降6倍
LLM进化依赖「堆参数」，存在训练成本高、推理慢等问题。论文提出ParScale，用「并行计算」代替「堆参数」，让模型「分头思考」，推理效率提升22倍，旧模型也能改造，落地价值大。
SeePhys Pro：重新审视多模态物理推理中的视觉理解与训练收益
来自中山大学等的研究者提出SeePhys Pro，是面向多模态物理推理的细粒度评测与训练诊断框架。发布了benchmark、训练集等，测评显示当前模型在信息模态转变时不稳定，为模型评测和训练研究提供基础。
打破幻觉！Qwen最新OCR让印章、表格、公式识别准确率飙升45%
基于推理增强框架的视觉语言模型处理OCR任务有成果，但存在生成幻觉问题，特定领域不如专家模型。DianJin - OCR - R1通过推理与工具交互，按‘思考 - 调用工具 - 重新思考’流程提升OCR性能，减少幻觉。
PDF文件长出「AI大脑」？网友惊呼：这操作太「黑科技」了！
极客Aiden Bai将大语言模型塞进PDF，可让AI讲故事、聊天，Linux系统也能在其中运行。项目嵌入小型语言模型，如TinyStories、Pythia和TinyLLM，利用PDF支持的JavaScript实现，虽有局限但潜力大。
御三家格局松动：Google和Meta同日发布新模型，第三名不再稳了？
2026年9月2日，Google推出Gemini 3.8 Flash，Meta发布Muse Spark 1.3。此前Google经历人事调整、旗舰延期，靠Flash维持节奏；Meta则重建团队、收窄战略。二者产品定位相似，各有优劣。
教你构建私有 AI Coding 平台：Pi、DSH、Codex Harness 扩展能力对比与选型。
文章聚焦构建私有AI Coding平台，对比Pi、DeepSeek Harness、Codex Harness的架构、扩展能力及选型策略。介绍三者交互集成方式，分析其扩展特点，并为不同需求团队给出选择建议。
刚刚，阿里Qwen3.8-Max来了！冲进全球第一梯队，模型表现直逼Claude
阿里巴巴突袭发布新一代基座大模型Qwen3.8 - Max，它总参数量达2.4万亿，在多场景表现出色，在权威榜单冲进全球第一梯队，性能直逼Claude，且价格实惠，实测反馈良好。
Github 7万星的Clawdbot实测：用国产模型做心脏，躺在床上指挥电脑干活。
本文实测了Github 7万星的Clawdbot（现叫Moltbot），介绍其能在本地运行，可多平台交互，有持久记忆、能控制浏览器等特点，还说明了安装配置过程，指出它虽有不足但想象空间大。
AAAI 2025 Oral | 火山引擎多媒体实验室提出VQ-Insight，AIGC视频画质理解大模型
火山引擎多媒体实验室与北大合作论文《VQ-Insight: Teaching VLMs for AI-Generated Video Quality Understanding via Progressive Visual Reinforcement Learning》入选AAAI 2026口头汇报。VQ - Insight用渐进式框架处理AIGC视频画质理解，实验表现卓越。