「多模态推理模型」共找到 8434 篇相关文章
The Batch: 871 | Mistral测量了大语言模型的能耗、水耗与物料消耗
法国AI公司Mistral发布对Mistral Large 2的环境分析报告,涵盖全生命周期影响。研究表明单次使用影响小,但累计负担大。虽研究有不足,但其方法或推动环保型AI发展。
阿里开源Mobile-Agent-v3:多模态GUI智能体,实现跨平台自动化突破!
全新自动化时代,GUI智能体融入日常。阿里巴巴通义实验室推出GUI - Owl与Mobile - Agent - v3,实现跨平台自动化突破。文章解析其发展历程、技术创新,且项目开源,商业化潜力引关注。
RAG效果不佳?先别急着微调模型,这几个关键节点才是优化重点
文章深入探讨RAG技术实现与优化,指出其在AI应用开发中常被当黑盒,从文档分块、索引增强、编码、混合检索到重排序等关键环节解析,强调结合场景调优以提升召回与精确率。
Agentic Deep Research新范式,推理能力再突破,可信度增加,蚂蚁安全团队出品
尽管LLM能力提升,但在复杂任务上受静态内部知识限制。业界提出Agentic Deep Research系统,不过现存系统有梯度冲突和奖励稀疏问题。蚂蚁安全团队提出Atom - Searcher,解决上述问题,实验效果良好。
ICCV 2025 | UniOcc: 自动驾驶占用预测与推理统一数据集及基准平台
来自多所高校团队在ICCV 2025发表统一基准框架UniOcc,融合多源数据,有体素级运动流标注等创新,提出免真值评估指标,支持协同预测,已开源,能推动自动驾驶迈向新阶段。
华为CloudMatrix重磅论文披露AI数据中心新范式,推理效率超NV H100
华为发布60页重磅论文,提出下一代AI数据中心架构Huawei CloudMatrix及产品CloudMatrix384。它架构设计独特,性能高效准确灵活,打破算力、延迟和成本“不可能三角”,重新定义AI基础设施。
大模型从“胡说八道”升级为“超级舔狗”,网友:再进化就该上班了
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。
西交大提出QQWorld:仅需10行代码,世界模型成功率提升5.33个百分点
2026 年 3 月 Yann LeCun 等人提出 LeWorldModel,西安交通大学研究团队发现其存在问题,进而提出 QQWorld,用分位数—分位数匹配替换原有的 EP 正则,提升了规划成功率,还提出 Cross - Batch QQ 解决显存问题。
规范驱动开发落地经验谈:为什么 AI 编程的关键不在模型,而在协作方式
文章指出 AI 编程关键在协作方式,规范驱动开发(SDD)应运而生。它有诸多价值,但落地面临工具短板等挑战。企业可将其适配现有工作流,长远看需将规范作为动态指南,实现智能体编排开发的质量转变。