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以小博大,仅1.7B媲美gemini2.5-pro,达到SOTA文档解析性能
dots.ocr是多语言开源文档解析器,把布局检测和内容识别统一在视觉语言模型中,虽LLM仅1.7B参数,却达SOTA性能。介绍了其预训练三阶段及SFT阶段关键策略。
史上最大高质量科学推理后训练数据集开源,快速让Qwen3等变“科学家”
上海创智学院、上海交通大学发布开源科学推理后训练数据集MegaScience,含约125万条问答对,覆盖多学科。它解决了现有数据集的问题,实验显示能提升模型科学推理能力,已完整开源相关组件。
深度体验|京东开源轻量化通用Agent产品 jdgenie,开箱即用!二次开发及踩坑指南。
本文体验京东开源的端到端多智能体系统JoyAgent - JDGenie,它是产品级多智能体协同系统,开箱即用、支持本地部署。介绍其原理架构、本地部署测试步骤、二次开发方式,还指出特点与不足。
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。
文档秒变演讲视频还带配音!开源Agent商业报告/学术论文接近人类水平
澳大利亚和英国多所高校团队提出多模态智能体PresentAgent,能将文档转化为配有语音讲解和同步幻灯片的视频演示。其模块化生成框架有可控性和领域适应性,评估显示它在各指标上接近人类水平。
英伟达笑到最后!训练2000步,1.5B逆袭7B巨兽,Scaling真来了
英伟达团队提出ProRL训练法,将强化学习扩展到超2000步。用此方法训练的15亿参数模型媲美70亿参数的Deepseek - R1 - 7B,在多任务中表现出色,解决了熵崩溃和训练不稳定问题。
Agent全自动搭建代码运行环境,实时更新解决评测过拟合/数据污染问题|微软
长期以来主流代码修复评测基准SWE - bench问题多,制约AI模型能力展现。微软发布SWE - bench - Live,引入新Issue,实现环境自动化构建与更新,打破传统局限,还揭示传统基准过拟合问题。
美7000万人或被取代,Agent光速卷入职场!北大校友、杨笛一新作
斯坦福大学研究团队调查104个职业领域1500名专家及52名AI研究员,构建WORKBank数据库。研究发现职场AI需求与能力错配,工人对AI态度不一,还揭示未来人类技能变化趋势。
视频扩散模型新突破!清华腾讯联合实现高保真3D生成,告别多视图依赖
清华大学联合腾讯提出Scene Splatter,基于视频扩散模型,从动量视角引导其生成满足三维一致性的视频片段,提升三维场景生成效果,解决了传统方法在单张图片重建三维场景的难题。
Mamba 架构实现推理性能超 Gemma3-27B!推理模型开始迈入「无注意力」时代
PromptCoT - Mamba是首个具解码显存常量等特性且推理能力强的模型。当前推理大模型中注意力机制有局限,PromptCoT - Mamba实现无注意力推理,在多评测集超Transformer等模型,为无注意力推理生态奠基。