任务性能」共找到 3534 篇相关文章

开源动态8

社区供稿 | Jina Embeddings V4: 为搜索而生,多模态多语言向量模型

Jina AI发布多模态向量模型jina-embeddings-v4,参数38亿,能同步处理文本与图像。内置LoRA适配器强化检索等任务表现,在多基准测试中展现顶尖性能,支持单/多向量表示。介绍了架构、上手指南等。

Hugging Face
产品应用8

Meta「分割一切」进入3D时代!图像分割结果直出3D,有遮挡也能复原

Meta MSL实验室发布三维重建模型SAM 3D,其家族的两个新模型能将2D图像转为3D重建模型,性能优异。同时,此前投稿ICLR 2026的SAM 3也亮相,可克服传统模型局限,在多项任务中刷新SOTA。

量子位
新闻资讯7

我们都错怪GPT-5了,路由统一算力,免费用户也能创造收益

GPT - 5发布后,其路由架构备受关注。开源社区的Arch - Router类似其路由系统,能结合任务领域和动作制定策略。GPT - 5路由框架可平衡成本与性能,还能转化免费流量,未来想掌控用户与模型交互路径。

量子位
开源动态8

腾讯开源混元世界模型1.1,视频秒变3D世界,单卡推理仅需1秒

腾讯发布并开源混元世界模型1.1,是统一的端到端3D重建基座大模型。它支持从多视图或视频一键生成3D世界,单卡秒级推理完成高精度重建,性能达SOTA,还具多特性,打破技术壁垒。

量子位
算法论文7

ICLR 2026惊现SAM 3,分割一切的下一步:让模型理解「概念」

9月12日,匿名论文‘SAM 3: SEGMENT ANYTHING WITH CONCEPTS’登陆ICLR 2026,外界猜测出自Meta。SAM 3定义了可提示概念分割任务性能比之前系统提升至少2倍,在多基准测试获SOTA成绩,但也有人质疑是旧概念包装。

机器之心
算法论文8

语言反思>强化学习:伯克利新架构碾压传统RL

大型语言模型下游任务优化依赖强化学习,但计算成本高。伯克利等机构论文提出GEPA新型优化器,将LLM执行轨迹转化为诊断信号,用语言反馈替代标量奖励,仅用传统方法1/35计算量,性能最高提升19%。

深度学习自然语言处理
8

12月首炸!可灵 O1 正式发布,全球首个统一多模态视频大模型,强得可怕!

12月快手旗下可灵发布全球首个统一多模态视频大模型Kling O1,标志AI视频进入“全流程语义控制时代”。它将多种视频创作能力统一,有全能引擎等五大亮点,性能对比优势明显,让AI视频生成更可控。

开源星探
算法论文8

突破视觉-语言-动作模型的瓶颈:QDepth-VLA让机器人拥有更精准的3D空间感知

视觉 - 语言 - 动作模型(VLA)在机器人操控领域潜力大,但应对长时序或精细操作任务性能下降,根源是缺乏三维空间感知与推理能力。中国科学院自动化研究所与灵宝 CASBOT 提出 QDepth - VLA 模型,提升了机器人空间推理与操控精度。

机器之心
开源动态8

最新智能体自动操作手机电脑,10个榜单开源SOTA全拿下|通义实验室

通义实验室推出Mobile - Agent - v3智能体框架,在多核心榜单获开源最佳。它能完成复杂任务,在多智能体框架中灵活切换角色。团队搭建云环境基建,从多维度构建数据,用强化学习和多智能体协作提升其性能

量子位
算法论文8

Dense、MoE之外第三条Scaling路径:交大提出JTok模块,省1/3算力

上海交通大学与小红书Hi Lab联合团队提出JTok/JTok - M模块,作为插件挂载在Transformer层,几乎不增算力和显存开销却显著提升性能。该模块构建新scaling路径,在多任务测试中全面提分,为大模型发展提供新方向。

机器之心