「多模态强化学习」共找到 2295 篇相关文章
世界模型有了开源基座Emu3.5!拿下多模态SOTA,性能超越Nano Banana
北京智源人工智能研究院的悟界·Emu3.5是最新最强的开源原生多模态世界模型,能处理图、文、视频任务,在多项权威基准上性能亮眼,还具备理解长时序等能力,背后有技术创新,且选择开源。
首个多模态工业信号基座模型FISHER,权重已开源,来自清华&上交等
清华、上交等团队联合发布首个多模态工业信号基座模型 FISHER,用搭积木法对异质工业信号统一建模。技术报告和权重已开源,还提出 RMIS 基准评估性能,实验显示其泛化能力强。
Stream-Omni:同时支持各种模态组合交互的文本-视觉-语音多模态大模型
中国科学院计算技术研究所团队提出文本-视觉-语音多模态大模型Stream-Omni,能支持多种模态组合交互。它对各模态关系针对性建模,实现高效灵活的模态对齐,仅用少量语音数据就有多种交互能力。
拯救P图废柴,阿里上新多模态模型Qwen-VLo!人人免费可玩
昨夜阿里推出全新多模态模型Qwen-VLo,在原有能力上全面升级,有细节捕捉、图像编辑、多语言支持等亮点,不受固定格式限制。官方demo展示多种玩法,目前免费可玩,实测其编辑能力不错。
多模态模型挑战北京杭州地铁图!o3成绩显著,但跟人类有差距
近年来,多模态大模型在多种场景取得进展,但能否‘看懂图’存疑。西湖大学等团队提出评测基准ReasonMap,评估模型在地铁图理解中的能力,发现主流模型有瓶颈,闭源模型虽优但仍逊于人类。
Z世代生存、学习与未来宣言!伯克利学霸预言课堂,用AI设计人生
本期OpenAI播客中,USC的Yabi和伯克利分校学生分享AI使用体验。谈及教授适应AI的教学转变、‘学习模式’特点、‘作弊’新定义,还大胆设想AI完成教育授课,人类导师培养社交技能。
Meta扩张继续!挖走OpenAI 2名多模态AI研发人员,收购语音初创公司PlayAI
据报道,Meta 首席执行官扎克伯格从 OpenAI 挖走 2 名多模态 AI 研发人员,还完成对语音初创公司 PlayAI 的收购。Meta 近期在 AI 人才争夺上攻势猛,想补足短板,其超级智能团队未来表现值得关注。
AI 也有长久记忆了!谷歌Nested Learning让AI拥有持续学习的生命力
Google Research科学家研究直指AI领域难题,其论文《Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures》已提交NeurIPS 2025。Nested Learning打破认知框架,提出三大核心贡献,构建HOPE架构,性能优越,将改变终身学习应用领域。
Emu3.5:能够原生预测下一状态的多模态世界模型,媲美Nano Banana
北京智源研究院推出多模态世界模型Emu3.5,能原生预测视觉和语言下一状态。用超10万亿token数据预训练,后经强化学习训练。团队提出DiDA提升推理效率,其性能媲美Nano Banana,项目已开源。
媲美DeepSeek!腾讯开源新版混元模型:AI Agent强化,超30种智能体指令
腾讯开源混元大模型最新版本Hunyuan - A13B,为专家混合模型,有800亿参数,130亿激活。支持快慢思考模式,针对AI Agent强化,设计超30种智能体指令。测试成绩超DeepSeek - R1等,架构和训练有优化。