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一篇多模态大模型推理技术最新综述

华东师大&字节跳动系统回顾基于强化学习的MLLMs推理进展,涵盖关键算法设计、奖励机制创新及实际应用,探讨了RL在LLMs/MLLMs中的关键设计与优化策略,还涉及多模态大模型推理多方面内容。

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GPT-5.4发布,拥有原生计算机操作能力,像是给OpenClaw量身打造的模型。

OpenAI凌晨发布GPT-5.4,或是4o模型后提升最大的一次。它价格较合理,有原生计算机操作能力,支持100万token上下文,还有工具搜索功能可降47% token损耗,与OpenClaw适配性佳。

开源AI项目落地
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RoboScience 机器科学发布轮式仿人形通用机器人 REX G1,让机器人真正成为新一代具身生产力伙伴

8月17日,RoboScience机器科学发布轮式仿人形通用操作机器人REX G1,定位“新一代具身智能生产力伙伴”。它搭载自研VLOA架构通用具身大模型Visics,适用于多场景,推动机器人承接完整任务。

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智源发布 2026 十大 AI 技术趋势:世界模型成 AGI 共识方向

2026年1月8日,智源研究院发布《2026十大AI技术趋势》,指出AI演进核心从语言学习转向理解物理世界秩序。报告阐述了AI从数字迈向物理世界的三条驱动主线,并给出十大趋势,为行业提供布局锚点。

AI前线
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The Batch: 894 | 面向生物医学的多模态模型

过去几年联合推理模型进展快,但生物医学领域能力碎片化、脆弱或难解释。2026 年,学术界应推进多模态模型建设,关注深度整合、可解释性、数据效率和适应性及模型在工作流中的整合。

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上下文工程(Context Engineering)综述:大模型的下一个前沿

文章提出“上下文工程”学科,通过整合1400余篇论文构建“基础组件 - 系统实现”框架。它将上下文定义为动态结构化信息集合,揭示LLMs理解强于生成的矛盾,为AI研究指明方向。

深度学习自然语言处理
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DeepMind让AI当「上帝」,导演一场只有AI演员的「西部世界」

Google DeepMind和多伦多大学研究人员受TTRPG和现代游戏引擎启发,提出Concordia软件库。它基于「实体 - 组件」架构,将工程师与设计师角色分开,能灵活构建多角色生成式AI系统,满足不同需求。

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AI应用开发与落地实践:从“能用”到“好用”的惊险一跃

本文深入剖析2025年AI应用开发四大核心范式与实践。涵盖AI Agent爆发、RAG技术深化、垂直AI落地及多模态应用,为开发者提供实战指南,助其将技术转化为成功产品。

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从答题到做实验:SciAgentGym让大模型进入科学工作流

复旦大学NLP实验室提出SciAgentGym,为科学智能体搭建工作流环境,还设计了评测集SciAgentBench。实验显示模型接入工具能提升成功率,但长流程任务性能下降。论文还提出SciForge构建训练数据,提升了模型表现。

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让思考更准更长!强化学习新算法FIPO来了

阿里通义实验室Qwen Pilot团队发布系列博客剖析大模型强化学习机制与局限,推出新算法FIPO。该算法引入Future - KL机制,解决‘推理长度停滞’问题,在多项测试表现优异,还介绍招聘信息。

千问大模型