「大型多模态模型」共找到 8087 篇相关文章
性能提升11.74%!腾讯优图提出激励推理,专攻复杂指令
现有大语言模型处理复杂指令能力不足,腾讯优图研究团队提出激励推理方法。该方法能提升LLM处理复杂指令表现,在1.5B参数LLM上性能提升11.74%,媲美8B参数模型。
说一个反常识的真相,Agent如今在真实工作场景的成功率依然很低。
作者有感于AI在真实工作场景评测的稀缺性,以阿里国际站RealReplicaBench评测集为例,介绍电商场景任务,发现多数模型成功率低,其他领域类似,呼吁厂商努力,作者也计划自跑评测更新排名。
Cursor 内置三大文档工具,为AI 编程注入精准上下文
大模型编程易因知识陈旧致代码出错,为其提供实时上下文是关键。Cursor 有 @Docs、@Web、MCP 三大文档工具,能处理不同文档,还可协助创建和更新文档,弥合模型知识与项目需求的鸿沟。
ICML 2026获奖论文揭晓:黄高团队获杰出论文,A3C算法获时间检验奖
ICML 2026公布最佳论文奖项,共10篇获奖,涵盖杰出论文奖、杰出立场论文奖等。此次评选严格,经多轮筛选。获奖论文涉及扩散式大语言模型、扩散模型采样算法等多个领域。
ACL 2026 | 中科大&上海AILab揭示强化学习后训练的Scaling Law
中国科学技术大学和上海人工智能实验室等团队,在Qwen2.5和Llama 3模型开展研究,揭示强化学习后训练的Scaling Law,提出幂律公式预测模型学习效率与训练轨迹,成果被ACL 2026接收。
极客大神构建了LLM架构画廊,AI大神Karpathy点赞
极客大神Sebastian Raschka构建LLM Architecture Gallery,将复杂模型结构化繁为简,引发技术圈讨论,AI大神Karpathy点赞。画廊高度视觉化、互动性强,展示模型架构图及核心参数,源数据开源。
首个自主数据科学的智能体
DeepAnalyze是业界首个能自主完成数据科学任务的智能体大语言模型,可自动执行数据准备、分析等任务,支持多种数据源,且模型、代码等全部开源,还给出了使用和开发方法。
华为| 祭出FlashComm1,FlashComm2、FlashComm3,解决LLM推理通算瓶颈
在大模型推理面临通算难题背景下,华为数学家祭出FlashComm 1、2、3。如FlashComm 1优化AllReduce通信,提升推理性能;FlashComm 2重构计算流程,提升推理速度;FlashComm 3实现多流并行,激增模型吞吐。
AI仅凭“自信”学会推理,浙大校友复刻DeepSeek长思维链涌现,强化学习无需外部奖励信号
UC Berkeley团队提出新训练方法Intuitor,大模型无需接触真实答案,仅优化自身信心就能学会复杂推理。该方法无需外部奖励信号或标注数据,用模型自身置信程度作内在奖励信号,在多任务表现良好。
LLM的下一战:从狂卷数据到精算数据
大模型竞争核心正从比拼数据规模转向数据使用效率和风险管理。文章分享2025两篇论文,介绍高效训练和机器遗忘两赛道,前者有数据价值飞轮5大模块,后者提出三时段分类法、三层次遗忘及评价指标全景。