「视觉问答」共找到 749 篇相关文章

开源动态8

300个AI员工,跑满4000步不崩,Kimi新一代模型K2.6来了

月之暗面开源发布 Kimi K2.6 模型,在通用智能体、代码编写和视觉理解等综合能力上全面跃升。它在多项测试成绩领先,能连续工作13小时,还在全栈开发、多智能体协作等方面有出色表现。

AIGC开放社区
算法论文8

北大2篇Skill炸场,Agent彻底进化

北京大学连发两篇论文,给出让 Agent 变强的答案:让 Skill 自己进化。`SESA` 针对工具增强的搜索问答,用四个阶段闭环使任务生成和技能记忆一起进化;`VeriSkill` 把验证器废信号变成可信更新,二者场景不同但核心一致。

PaperAgent
新闻资讯7

对话光帆科技董红光:Manus 让 Agent 走红,但真正的 AI 载体不只有手机

本文是对光帆科技创始人董红光的专访,围绕AI时代的交互与硬件趋势展开。董红光认为AI最合适载体非手机,光帆发布全球首款视觉感知AI耳机,介绍了产品设计原理、操作系统研发等,并探讨了AI硬件市场现状与未来。

AI科技评论
产品应用8

从网页截图到精准复刻只需30秒:这个新模型刷新了我的认知

智谱AI发布GLM - 4.6V系列模型,是首个支持工具调用的视觉模型。作者对其进行7个场景测试,如识别鸟类、分析赶海地点等,展现出不错性能。该模型速度快、开源,有优势也有小问题,适合开发者和普通用户。

花叔
推荐文章8

对话 IDEA 张磊:「不以动作为输入条件,就不叫世界模型」

本文是对IDEA研究院张磊的深度访谈。张磊在计算机视觉领域成就斐然,他指出具身智能落地需攻克成功率、泛化性等挑战,大脑比本体更关键。还阐述了世界模型概念及应用,定义其应具备动作依赖等内容。

AI科技评论
算法论文8

哈工大、中科院等利用模型“潜意识”提高推理模型效率,0.6B撬动复杂推理

哈工大、中科院等提出TrajSelector框架,让推理模型‘倾听内心独白’。它利用模型隐藏状态,用0.6B轻量级验证器实现比7B裁判模型更精准选择,在数学竞赛基准测试中表现出色,还能离线筛选数据,但在开放域问答有难题。

AIGC开放社区
算法论文8

RAG新SOTA,还在5亿条数据上跑进秒级,只有它了

本文围绕RAG技术展开,指出传统RAG在多跳推理等方面存在局限。介绍了GraphRAG、HippoRAG 2的优缺点,重点阐述Zleap AI的SAG方案,它用超边结构重构数据底座,在多跳问答测试中表现出色,还能在大规模数据下低延迟落地。

机器之心
推荐文章8

多模态大语言模型的核心技术架构与训练方法的进化

文章深入剖析多模态大语言模型核心技术架构与训练方法的进化,涵盖建模范式、视觉编码器、语言骨干网络、模态对齐、生成范式及训练方法等方面,介绍其演进路径与代表模型,还提及国内模型创新及开源模型OpenVLA。

AIGC开放社区
7

生财有术小连:微信问一问蓝海机会,用搜索玩法抢占流量先机

生财有术小连分享微信问一问运营经验,指出其支持真人分享、有“去AI化”特点及“强SEO搜索、排名”机制。介绍视觉霸占、抢词根等玩法,还给出内容与ID绑定等运营建议,称当前是SEO玩法的蓝海时期。

白杨SEO优化教程
算法论文8

大模型手语翻译新进展:CAPO-SLT拿下中文三项最高分 | EMNLP'26

vivo AI Lab团队针对自动手语翻译生成中,无视觉证据支撑的错误累积导致语义偏移的痛点,提出置信度感知策略优化方法CAPO-SLT,仅调整强化学习更新规则,不修改主干网络,在中文手语翻译测试中拿下三项指标最高分,成果将发表于EMNLP'26。

量子位