「多模态能力」共找到 3763 篇相关文章
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。
CVPR 2025 Highlight | 提升自回归模型样例学习能力,Few-shot图像编辑新范式开源
当前图像编辑模型在处理新概念时泛化能力不足,为解决此难题,Meta等研究者提出自回归模型InstaManip,创新性提出分组自注意力机制和关系正则化策略,在few - shot图像编辑任务上取得优异效果。
当AI成为预言家:大数据时代,我们正在失去理解世界的能力吗?
文章借神经科学家Grace Huckins观点,探讨AI时代人类理解世界能力问题。以‘微处理器论文’实验为例,指出大量数据未必带来理解。还阐述理解与预测分离、科学理解危机等,强调理解应是科学核心。
智源悟界 · Emu3.5 重塑世界模型格局:首提多模态 Scaling 范式,AI 理解世界再进化
北京智源研究院发布大规模多模态世界模型“悟界·Emu3.5”,它能模拟复杂动态物理世界,揭示“多模态Scaling范式”。该模型继承深化Emu3技术哲学,在多方面有提升,为世界模型领域提供进化路线。
LLM 仅靠自身就能增强推理?SePT 给出简洁在线自训练范式
多数推理后训练方法依赖外部信号,SePT仅用模型自身生成的答案自训练,能提升推理能力,数学推理任务准确率升10个点。它核心简洁,设计关键是温度解耦等,不损模型通用能力,代码易迁移复现。
北航LiveRepoReflection: 扭转乾坤-仓库级代码反射
本文提出LiveRepoReflection基准,评估多文件仓库代码理解和生成能力,含1888个测试案例。创建RepoReflection - Instruct数据集训练RepoReflectionCoder,评估40多个LLMs,结果显示其能有效测模型反思修复能力。
ChatGPT智能体正式发布,多个创业赛道昨夜无眠
OpenAI正式发布ChatGPT Agent,将思考与执行能力统一,可接管电脑,能处理工作和生活多种事务。它优化后能力达SOTA,但也有风险。这或重塑互联网,让Agent创业者重新审视竞争力。
阿里开源PromptEcho:用冻结多模态大模型为文生图训练提供高质量Reward
阿里团队提出PromptEcho方法,无需标注和训练reward模型,仅通过冻结多模态大模型(VLM)的一次前向推理获高质量reward。实验显示其在文生图和电商海报文字渲染任务效果佳,且已开源相关代码等。
Anthropic 发布最新研究:LLM 展现初步自省迹象
Anthropic 最新研究表明,Claude 展现出真实但有限的内省能力,能在某种程度上识别自己内部状态。研究团队开发验证方法,通过概念注入等实验进行测试,还发现认知控制证据等,不过该能力有局限。
原生理解生成统一:商汤开源SenseNova U1,用统一架构终结「缝合怪」多模态
商汤开源日日新 SenseNova U1 系列原生理解生成统一模型,采用 NEO-unify 架构,只需 8B 小参数就能实现很多商业闭源模型效果。在多测评维度性能领先,还能实现连续性图文创作输出,解决理解与生成断层问题。