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突破多模态奖励瓶颈!中科院清华快手联合提出R1-Reward,用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型(MRMs)对提升多模态大语言模型表现至关重要,强化学习理论上可引入长期推理能力,但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型,在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
首个为具身智能而生的大规模强化学习框架RLinf!清华、北京中关村学院、无问芯穹等重磅开源
人工智能从‘感知’迈向‘行动’,具身智能成焦点。当前强化学习框架对具身智能支持受限,清华等机构联合开源面向具身智能的框架RLinf,提出混合式执行模式,设计灵活可扩展,在多方面表现出色。
CVPR2025 | 多模态LLM评测Tutorial
多模态大语言模型(MLLMs)研究热门,有效评估成关注焦点。CVPR2025将举办多模态LLM评测Tutorial,梳理评估基准,探讨评估方法,聚焦‘幻觉现象’,团队经验丰富,覆盖多板块内容。
The Batch: 894 | 面向生物医学的多模态模型
过去几年联合推理模型进展快,但生物医学领域能力碎片化、脆弱或难解释。2026 年,学术界应推进多模态模型建设,关注深度整合、可解释性、数据效率和适应性及模型在工作流中的整合。
中科院甩出多模态“核弹”!类GPT-4o多模态模型开源!支持语言-视觉-语音任意组合交互!
中国科学院计算技术研究所(ICTNLP)开源类GPT - 4o多模态模型Stream - Omni,支持文本、视觉和语音任意组合交互,核心是高效模态对齐技术,少量多模态数据即可训练,有多种使用场景。
面向UE5的智能数字人系统
GMTalker是光明实验室媒体智能团队为虚幻引擎5.3打造的智能数字人系统,集成多种能力,适用于科研等场景。具备多功能特点,与其他开源方案对比优势明显,还介绍了环境要求、启动方式、配置、API等。
DeepSeek新大招曝光:下一步智能体
知情人士爆料,DeepSeek正开发有更强AI Agent能力的新模型,预计年底推出。此前DeepSeek-V3.1已具备更强Agent能力,在工具使用与智能体任务中表现提升。业内对其入局智能体看法不一。
具身智能中的 VLA 技术及其应用
文章围绕具身智能中 VLA 技术展开,介绍其现状、挑战、架构、数据方案及部署等内容。指出 VLA 虽推动具身智能发展,但面临数据、模型结构等挑战,还探讨了不同架构优劣及未来探索方向。
挖漏洞何必Mythos,国产智能体早跑通了
手握Mythos的Anthropic因安全问题将其锁起,引发安全圈对AI规模化挖漏洞的思考。360集团自主研发的漏洞挖掘智能体公开披露两项重大发现,影响超10亿用户,还展示了其技术路线、优势及战略意义。
具身智能还需要一个「五年耐心」
作者与具身智能领域人士交流后认为,具身智能还需「五年耐心」。当下通用机器人进工业产线挑战大,一到两年或迎「GPT - 3.0 时刻」,但到「GPT - 4.0」阶段还需解决数据、硬件等诸多问题。