「VLM多模态理解能力」共找到 1578 篇相关文章
AI"学霸"也解不出高中题？耶鲁、复旦发布MMSciBench，揭示AI理科推理能力短板
耶鲁、复旦等推出MMSciBench评测基准，揭示主流模型复杂科学推理短板。它有高质量数据、多模态多题型测试和精细知识分类体系。测试发现模型图文融合及推理能力弱，英文推理或效果更好。
ACL 2026 | 赋予视频生成「视觉思维链」：VChain显式建模时空规划与状态演变
南洋理工大学团队在ACL 2026发表VChain框架，引入大模型视觉推理能力提升视频逻辑连贯性。它分三步实现，实验效果超现有方法，还展示视频推理与生成的潜在趋势，为多模态模型协作提供范例。
MiniMax M3 实测：第一流的模型，已经对执行层动手了
文章对 MiniMax M3 模型进行多维度实测。它强化 Coding 与 Agent 能力，能完成长任务，与 Sonnet 4.6 竞技各有优势，多模态能力强，价格有竞争力，MiniMax Code 意在争夺开发者工作流入口。
世界模型来了因果技术标杆！具身大脑真要长脑子了
具身智能有泛化能力瓶颈，构建‘世界模型’成热门赛道。Aether AI获2000万美元种子轮融资，走因果世界模型路线，创始人黄碧薇认为这是世界模型‘终局形态’，能让机器人理解物理规律。
Meta重组AI团队后首个模型来了：不是最强、不再开源、可能够用
当地时间4月8日Meta发布Muse Spark，是重组AI团队后首个模型。它计算效率有提升，在多模态和健康任务领先，但在编程等场景落后。该模型闭源，适配Meta产品，未来优先产品再生态。
跳过88%专家，保住97%性能！MoE推理的正确玩法| CVPR’26
多模态大模型走向大规模，MoE架构虽降低计算开销，但推理成本仍高。香港科技大学等团队提出MoDES，它是training - free动态专家跳过框架，能跳过88%专家还保留97%性能，推理速度提升2倍。
干掉同传？谷歌把AI同传放入所有耳机，顺手发了个颠覆性的AI浏览器
Google加速将Gemini融入核心产品线，向Google翻译引入其能力，带来实时语音翻译Beta版，提升文本语境理解，扩展语言学习工具；还推出实验性浏览器Disco，用AI重构网页浏览体验。
AAAI 2026 Oral | 悉尼科技大学联合港理工打破「一刀切」，联邦推荐如何实现「千人千面」的图文融合？
悉尼科技大学龙国栋团队联合港理工杨强、张成奇团队提出 FedVLR 框架，解决联邦环境多模态融合异质性难题，被 AAAI 2026 接收。该框架创新性强，可提升推荐指标，代码已开源。
6K星 Qwen围绕Web AI，打造Agent Search新生态
自Manus带火深度研究代理后，新兴方向面临多模态代理推理能力不足等问题。千问2025年推出系列工具完成web智能搜索生态闭合，本文分享WebWatcher训练及解决问题的方法。
【CUDA 博客】使用PTX指令更高效地加载和存储矩阵
文章围绕使用PTX指令高效加载和存储矩阵展开，介绍`ldmatrix`和`stmatrix`指令格式、适用GPU版本、地址计算逻辑等，给出不同矩阵数量的实现代码示例，助读者理解和应用。