「多模型推理」共找到 10069 篇相关文章
长程 Agent 越跑越乱?ContextPilot 用细粒度 RL 教会模型主动管理上下文
长程 Agent 推理时,传统方法使上下文臃肿、推理成本高。清华、腾讯等团队提出 ContextPilot 框架,扩展管理工具集、采用新采样和信用分配方法。实验显示其用短上下文获高分,降低推理开销。
从今天起,开源前五,全!是!中!国!大!模!型!
短短一年,LMArena开源模型榜单前五全被中国大模型占领,智谱Z.ai登顶,阿里、DeepSeek等紧随其后。LMArena是权威评测平台,盲测机制保证排名真实。中国模型性价比高,正用开源和低价占领市场。
视觉强≠能干活!清北普林斯顿等开源WorldArena,世界模型评测被颠覆
2026 年 2 月 13 日,清华、北大等顶尖机构联合推出的 WorldArena 面向全球开源。这是首个‘功能 + 视觉’统一评测体系,撕开了‘美丽视频’伪装,让评测从‘审美导向’走向‘功能导向’。
马斯克掀桌子了,最强开源大模型诞生!Grok-2近万亿参数性能首曝
xAI官宣向所有人开源Grok - 2,其有9050亿参数、128k上下文窗口等强大技术规格。还梳理了开源部分、技术特点、权限等,介绍使用方法,网友和大佬高度评价,马斯克预告后续计划。
POF | 上海理工大学梁梓浩、朱兵等:使用大语言模型进行气泡湍流实验数据处理
本文提出结合大语言模型(Time - LLM)与Transformer模型的复合框架处理气泡两相流热膜测量信号干扰。先由Time - LLM识别气泡干扰信号,再用Transformer模型修复。实验证明该方法高效、轻量且物理自洽。
挑战 1 比特!ETH Zürich 秦浩桐:如何把大模型「塞进」小设备?| IJCAI 2026
IJCAI 2026大会上,秦浩桐给出创新解法,挑战无需重训的“后训练量化”极限,将庞大的LLM强行压缩至极端的1比特与2比特。其团队的BiLLM与SqueezeLLM打破了后训练量化魔咒,还指出极低比特量化的三大挑战。
禁止开源 AI?绝对不可能。不是,那您也不能植入代码啊
对岸AI监管升温,开放权重的AI模型或进入“事前准入”流程。开源AI模型有诸多优势,闭源模型并不天然可信。应分级治理开源风险,中国开源模型崛起或改变全球AI竞争格局。
“这个怎么组装?”一句无害的问题,如何让AI产生危险输出
Amazon团队发现全新威胁模型“视觉排他性”,提出MM - Plan框架,通过强化学习训练智能体自动发现攻击策略。实验显示其对Claude 4.5 Sonnet和GPT - 5攻击成功率可观,代码和数据集已开源。
真实科研水平集体不及格!全新基准SFE给主流多模态LLM来了波暴击
上海人工智能实验室AI4S团队推出SFE评测基准,首创三级评估体系,涵盖五大科学领域66项任务。评测显示主流MLLMs在高阶科学任务有挑战,不同模型、学科表现有差异,还构建了SciPrismaX平台推动AI科学评估生态发展。
VLA动作预测必须经过LLM吗?TurboVLA仅0.2B参数,RTX 4090上跑出32Hz在线动作预测
近年来,VLA模型成通用机器人控制重要路线,但模型大、动作更新慢的矛盾凸显。华中科技大学联合华为提出TurboVLA,绕开大语言模型,形成V+L→A路径,降低成本,保持操作能力。