「多模态推理大模型」共找到 8361 篇相关文章
超越OpenAI、拿下全球双料第一,“AI吴彦祖”背后大模型SOTA了!
国产大模型MiniMax发布Speech - 02,拿下两项全球权威语音基准测评第一,是榜单前十唯一国产玩家。它超拟人、个性化、多样,技术创新,且在多行业落地,全模态布局领先。
AI安全的过去与未来:从大模型到智能体 | 预约
业界提升前沿AI模型和智能体安全性,常用安全评测和‘安全对齐’技术,但未真正解决风险。本次分享将介绍‘内生安全’探索成果,还公布了相关论文信息,刘东瑞等嘉宾将参与。
AI「自我复制」能力曝光!RepliBench警示:大模型正在学会伪造身份
英国AISI推出RepliBench基准评估AI自主复制能力,分解为四大核心能力。测试显示当前AI尚不具备完全自主复制能力,但在部分子任务有进展,研究旨在平衡AI发展与安全,为技术变革导航。
刚刚,GPT-5.1发布,OpenAI开始拼情商
深夜,OpenAI上线GPT - 5.1 Instant和GPT - 5.1 Thinking模型。前者更温暖智能、指令执行强,后者处理任务更高效易理解,语气温暖。模型将逐步推出,还发布系统卡附录。
GPT-5.4「原生操控电脑」实测封神!OpenClaw天选模型来了
OpenAI发布GPT-5.4,首次实现原生电脑操控能力,几乎可操作电脑所有应用。它被认为是最适合跑OpenClaw的模型,在多方面表现出色,其发布标志AI从对话式到智能体的跨越。
ACL'25首届博士论文奖 | 重新思考 LLM 中的数据使用
近日,第一届 ACL 计算语言学博士论文奖获得者是 Sewon Min,其论文《重新思考大型语言模型中的数据使用》围绕大型语言模型如何使用训练所用的庞大文本语料库展开研究。
ACL 2026 | 别轻易给AI发「~」,它可能会删掉你的整个主目录
西安交通大学等校团队揭示大模型表情符号语义混淆安全漏洞,用自动化框架测试主流大模型,平均混淆率38.6%,多数混淆响应会“静默失败”,超半数达高危害级别。
谢赛宁、李飞飞、LeCun联手提出多模态LLM新范式,「空间超感知」登场
纽约大学助理教授谢赛宁与李飞飞、Yann LeCun 合作提出「Cambrian - S」,迈出视频空间超感知探索第一步。该研究引入 VSI - Super 基准,还提出预测性感知范式,在空间认知任务上有提升,相关论文值得视频多模态研究者参考。
Thinking Machines发布首个产品Tinker :大模型后训练彻底变天
OpenAI前CTO Mira Murati的Thinking Machines公司发布首个产品Tinker,这是为微调大模型设计的灵活API,能简化LLM后训练过程,让用户专注算法和数据,平台处理分布式训练。它有多种特性,已被顶尖机构采用。
Kimi 大模型训推混部的稳定性与资源优化实战
月之暗面系统工程师黄维啸在 QCon 大会分享 Kimi 大模型训推混部实践。介绍了训推集群挑战,如故障多、资源利用低等,还阐述了全链路稳定性提升、资源高效利用及强化学习混合部署等方案。