「视觉交错推理」共找到 2535 篇相关文章
顶尖AI竟输给三岁宝宝,BabyVision测试暴露多模态模型硬伤
UniPat AI 等发布多模态理解评测集 BabyVision,测试显示多模态大模型纯视觉能力仅达三岁幼儿水平。其通过对比实验、细分任务评测,揭示模型系统性缺基础视觉能力,还给出新方向及发展建议。
GRPO遭遇瓶颈?G²RPO-A让自适应指导为小模型推理能力「开外挂」
大模型推理能力难迁移到小模型,现有强化学习方法如GRPO在小模型上性能提升有限。香港中文大学(深圳)唐晓莹教授团队提出G²RPO - A算法,缓解小模型奖励稀疏问题,在多模型实验中表现优于vanilla GRPO。
刚刚,阿里发布最强推理模型Qwen3-2507,用疯狂一周暴击美国AI行动计划!
美国发布AI行动计划,欲成“世界AI冠军”,但阿里在7月22 - 25日三连发,推出Qwen3 - 235B非思考版本、Qwen3 - Coder、Qwen3 - 235B - A22B - Thinking - 2507推理模型,冲击美国计划。千问3在多领域表现出色,不过也有使用费用等小问题。
具身导航,感知推理到底是「上帝」,还是执行控制是「命门」?| GAIR Live 023
本文是GAIR Live 023圆桌对话实录,浙江大学彭思达与具身多模态算法专家郝孝帅探讨具身导航。涉及本质、范式、挑战、交互等方面,还对未来5 - 10年发展做了展望。
3D高斯泼溅,可输入视图量高达500!推理速度提升3倍,内存少80%
ZPressor能高效压缩3D高斯泼溅(3DGS)模型的多视图输入,解决其在处理密集视图时的性能瓶颈。它基于信息瓶颈原理,分三步压缩信息,降低内存占用和推理时间,提升3DGS在高视图输入下的性能。
华为开源7B多模态模型,视觉定位和OCR能力出色,你的昇腾端侧“新甜点”来了
华为推出开源多模态模型openPangu-VL-7B,适配昇腾端侧。它推理性能性价比高,在多核心任务表现突出,技术报告还披露核心技术细节,为昇腾使用者带来新选择,丰富昇腾生态。
上交大和辉羲把LLM刻进ROM!推理性能冲2万token/s,GPU时代终结?
硅谷Taalas将大模型‘物理焊死’进芯片引关注,而上海交大、辉羲智能与微软亚洲研究院团队用ROM+SRAM异构架构,将端侧LLM推理速度推至20,000 tokens/s。介绍了ROMA和TOM架构优势及应用场景。
首次曝光!OpenAI新一代旗舰Astra换上“循环深度”推理架构:用计算深度换参数规模
9月2日消息,OpenAI将推出的旗舰模型Astra采用“循环深度”新技术,用较小模型实现庞大模型性能,降低成本。但该技术会让AI推理过程不可读,加重安全担忧,此前奥特曼已因Astra“能力过强”踩刹车。
中科院甩出多模态“核弹”!类GPT-4o多模态模型开源!支持语言-视觉-语音任意组合交互!
中国科学院计算技术研究所(ICTNLP)开源类GPT - 4o多模态模型Stream - Omni,支持文本、视觉和语音任意组合交互,核心是高效模态对齐技术,少量多模态数据即可训练,有多种使用场景。
超越人类标注,Meta提出CoT-Self-Instruct:如何用"推理式自进化"重塑LLM训练
大语言模型发展需海量高质量训练数据,传统人工标注困境重重,现有合成数据方法也有缺陷。Meta提出CoT - Self - Instruct,通过推理式自进化生成数据,实验证明其在多个任务上超越人类标注数据。