「多模态知识获取」共找到 1505 篇相关文章
NeurIPS 2025 Spotlight | 选择性知识蒸馏精准过滤：推测解码加速器AdaSPEC来了
大型语言模型推理延迟高、开销大，推测解码可加速但依赖草稿与主模型一致性。佐治亚理工等团队提出 AdaSPEC 蒸馏法，过滤难学 token，提升草稿模型与目标模型对齐度，实验显示能提升接受率和推理速度。
直播预约 | Transformer 模型能否通过连接训练数据中的离散知识进行推理？
为研究Transformer是否具备组合式推理能力，提出FTCT合成任务。实验发现Few - shot CoT提示可激发推理能力，训练与测试相似度、模型复杂度影响推理能力。还分析了其内在机制，展示其泛化推理潜力。
AlphaEvolve：陶哲轩背书的知识发现 Agent，AI 正进入自我进化范式
Google今年5月发布的AI系统AlphaEvolve，结合Gemini模型与evaluator，能发现新算法。它源于FunSearch，可多领域应用，运行机制类似自然进化，其关键组件evaluator对其发展很重要，也标志AI进入自我改进范式。
入局AI Infra：程序员必须了解的AI系统设计与挑战知识
文章分享传统后台工程师技术栈和方法论如何迁移到AI系统，系统性拆解AI Infra的硬件、软件、训练和推理挑战，如硬件从CPU到GPU、软件依赖深度学习框架，还分析训练和推理面临的问题及解决办法。
直播预约 | SwS: 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点？
该论文提出强化学习场景下的启发式数据合成流程（SwS），利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，弥补推理缺陷。对其扩展后适应性更广，在多基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。
CVPR 2025 多模态大一统：斯坦福 x 复旦提出符号主义建模生成式任务
来自多机构研究团队提出基于符号化表征的生成任务描述框架，将符号化思维引入生成任务建模。实验证明，该框架在跨模态生成任务中表现出色，为推进生成式人工智能能力提供了成本效益高且可扩展的基础。
Deepseek V4 Pro发布，除了多模态，满足我对模型的所有想象
DeepSeek官方文档更新模型日期，意味着DeepSeek V4 Pro正式版来临，已在官方API提供。它采用MoE设计，接口能力强，Agent能力得到大幅强化，评测成绩亮眼，价格实惠且有API兼容性，不过有并发限制，近期还将上调价格。
全球首个多模态矢量动画生成框架，轻松拿捏跨平台轻量动画
复旦大学等团队推出OmniLottie框架，利用创新分词技术将视频、图文指令变成高质量矢量动画。团队还打造数据集MMLottie - 2M，构建测试基准MMLottie - Bench。实验显示，OmniLottie在多任务测试中优势明显。
CVPR 2026 Workshop征稿｜第六届AdvML@CV：多模态大模型智能体安全
IEEE/CVF 计算机视觉与模式识别会议 CVPR 2026 6月3 - 7日在美国丹佛举办，期间6月3或4日将举办第六届对抗机器学习计算机视觉研讨会，聚焦视觉 - 语言智能体安全，现开启论文征稿并公布重要日期，给出投稿入口。
攻克长文档与多模态挑战，Paper2Video实现学术视频的自动化生产
新加坡国立大学 Show Lab 团队主导研究，提出 Paper2Video 基准及评价指标，还推出 PaperTalker 多智体框架实现学术视频自动化生产，实验显示其在多方面表现佳，效果接近人工水平。