「多模态数学推理」共找到 2913 篇相关文章
ICLR 2026 Oral｜大模型总爱「想太多」？ DECS从源头消除冗余思考，实现推理token减半且性能不降反升
以DeepSeek - R1等为代表的大型推理模型存在过度思考问题，造成大量冗余计算。复旦大学等团队在ICLR 2026 Oral论文中揭示‘长度惩罚’局限性，提出DECS框架，在多基准测试中实现推理长度减半且性能提升。
商汤SenseNova U1深度拆解，原生统一架构终结缝合时代
文章深度拆解商汤科技开源的新一代模型「日日新 SenseNova U1」，介绍其基于 NEO - Unify 原生统一架构，在数据、训练与推理深度协同，多维度测试成绩亮眼，代表多模态从拼接走向原生建模新方向。
感知错误率降低30.5%：隐式感知损失让模型主动“睁大眼睛” | UIUC＆阿里通义
伊利诺伊大学香槟分校与阿里通义实验室推出多模态推理强化学习算法PAPO。它用隐式感知损失设计，解决感知与推理脱节问题，在多基准测试中表现优，但有KL_prcp Hacking现象。
让大模型基于「图像事实」说话：用事实文本+自适应编辑，让语言偏见无处遁形丨ICLR'26
多模态大模型看图常“脑补”，存在对象幻觉问题。北航团队提出AFTER框架，含FAS和QAO模块，能在主流LVLM和基准上显著降低幻觉，且推理开销低，为多模态助手落地提供实用路径。
AI真的能读懂人心吗？阿里通义最新研究成果揭示答案
文章聚焦多模态推理问题，如全局上下文理解不足和推理捷径问题。介绍阿里通义HumanOmniV2改进方案，涵盖全局上下文理解等方面，还详述冷启动、两阶段强化学习训练方案及数据集下载和训练方法。
DeepSeek出品，必是精品！DeepSeek-OCR 2发布：让LLM像人一样读懂复杂文档，效果超Gemini 3 Pro
DeepSeek推出DeepSeek-OCR 2，提出“视觉因果流”，以全新视觉编码器赋予模型因果推理能力。它在文档解析基准表现超Gemini 3 Pro，代码和模型权重已开源，为2D推理和原生多模态探索铺路。
10B超越Gemini-2.5-Pro！阶跃星辰端侧多模态天花板开源
阶跃星辰多模态智能团队开源STEP3-VL-10B多模态模型，仅100亿参数却性能惊人。它采用了独特的架构、训练策略与推理机制，在多任务上表现出色，为小模型发展提供新思路。
PixelRefer ：让AI从“看大图”走向“看懂每个对象”
多模态大模型多停留在整体场景级理解，现实任务需细粒度、对象级理解。浙江大学等联合提出PixelRefer框架，可实现精细视觉指代与推理，在多项任务表现领先，轻量版性能优，还开源两类数据集。
AI修真的一年：学者们怎么看“真智能”？｜甲子光年
甲子光年在年终盛典对话三位学者，探讨AI“真假智能”。学者们提及强化学习、推理、多模态等技术突破，分析研究路径，还谈选择标准与未来期待，指出AI是工程实践命题，真与假关乎信念选择。
逆天！Mata用13个参数26字节让模型正确率从76%飙升至91%
Meta等机构研究人员发布TinyLoRA极致微调技术，配合强化学习，能在几乎不改变大模型原有结构下，用极少数参数激发其推理能力。该技术在数学推理上表现出色，还探索了参数共享策略和存储精度问题。