「看图测试」共找到 2378 篇相关文章
Being-VL的视觉BPE路线：把「看」和「说」真正统一起来
北大、UC San Diego 和 BeingBeyond 联合提出 Being-VL 的视觉 BPE 路线，先将图像离散化并「分词」，再与文本统一建模，能缩短跨模态链路、保留视觉结构先验，还介绍了实现步骤、训练方式等。
5大维度、4类模态：LLM/Agent数据分析技术全景图
文章分享《LLM/Agent-as-Data-Analyst: A Survey》，上交大、清华、微软等将「LLM/Agent 当数据分析师」技术拆成 5 大设计维度与 4 类数据模态，给出 100+ 代表性方法等，还介绍不同数据类型的分析技术。
Hinton突然对AGI乐观了！“Ilya让他看到了什么吧…”
Hinton接受独家访谈，将AI风险分短期和长期，认为长期是AI接管人类。他观点大转变，从“养虎为患”到提出赋予AI“母性本能”实现共存，还批评马斯克和奥特曼，看好AI医疗应用。
新iPhone的AI怎么样，得看苹果最近的收购了
苹果官宣iPhone 17发布会，同时据爆料正严肃讨论收购法国AI初创公司Mistral和美国AI搜索工具Perplexity。苹果在生成式AI领域滞后，收购或能补短板，但目前收购充满悬念。
从Manus热潮看中国科技出海：新加坡能否成最佳首站？
AI Agent 公司 Manus 将总部迁至新加坡，凸显其优势。白鲸开源创始人郭炜分享中国科技企业出海经验，对比 A、B 路径，分析中美市场差异，探讨中国软件市场优劣势，还阐述开源商业化及新加坡作为出海首站的价值。
SmolVLA: 让机器人更懂 “看听说做” 的轻量化解决方案
文章介绍轻量级开源视觉 - 语言 - 动作 (VLA) 模型 SmolVLA，专为机器人领域设计，可在消费级硬件运行。它用公开数据集训练，架构经优化，还引入异步推理堆栈，性能超部分大模型，降低研究门槛。
Sebastian Raschka 新书《从头开始推理》抢先看，揭秘推理模型基础
著名AI技术博主Sebastian Raschka新书《Reasoning From Scratch》第一章介绍LLM中推理含义、训练阶段、模式匹配与逻辑推理区别，还讲述提升推理能力方法及从头构建推理模型的重要性等内容。
让Skill“有图可依”：openJiuwen首发多模态Skill范式Skill-Omni
openJiuwen社区发布业界最早工程化落地的多模态Skill范式Skill-Omni，让Agent经验从‘读得懂’升级为‘看得见’。它能将网页和视频视觉知识沉淀为多模态Skill，还介绍了生成及读取方式和适用任务。
1600代码造出水下曼哈顿， Fable 5让Karpathy看呆了
Fable 5重新上线，Arena.ai的Gostev用其生成63个3D世界，多数一次成型，连Karpathy都直呼没想到。1600行代码就能撑起水下曼哈顿，还能将世界名画变成可穿行的3D世界，但游戏是其弱项。
当机器人学会「看」和「说」之后，如何让它们真正拥有「手感」？
今年四月，戴盟机器人联合多家机构发布含触觉全模态具身数据集 Daimon-Infinity 并开源 10000 小时数据。IEEE 与戴盟联合创始人王煜教授深度对话，探讨触觉感知对机器人技术格局的影响、具身机器人落地场景等问题。