「多模态大型语言模型」共找到 1986 篇相关文章
Nature新研究：AI竟然分不清事实和信念
斯坦福大学团队在Nature发表研究，测试15个大模型，发现其区分事实、信念和知识存在严重缺陷。如处理第一人称信念准确率低，对语言线索依赖高，在高风险领域应用令人担忧。
DeepResearch的概念、核心挑战与进化路径
华为、利物浦大学等研究者撰写综述文章《DEEP RESEARCH AGENTS》，梳理了DeepResearch进展。它由大语言模型驱动，超越RAG等现有技术，介绍其核心技术组件，指出面临的挑战并指明未来发展方向。
中山大学梁小丹团队论文：让视频生成从「看起来真实」到「物理上正确」丨CVPR 2026
中山大学梁小丹团队提出《ProPhy: Progressive Physical Alignment for Dynamic World Simulation》，通过分层建模和逐步对齐，引入视觉语言模型作监督，解决视频生成模型物理建模问题，提升物理正确性和视频质量。
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。
Anthropic 研究发现：仅需少量污染文档即可对 LLM 实施投毒
Anthropic的Alignment Science团队研究大语言模型训练投毒攻击，实验发现仅250条恶意样本就能植入“后门”，且模型越大攻击越易，还对微调数据集实验，引发讨论。
GraphRAG，这次被G-Reasoner统一了
大语言模型在知识密集型任务中存在局限，GraphRAG 也有迁移难题。G - Reasoner 提出统一框架，含 QuadGraph、GFM、LLM 增强推理模块，在性能、泛化、效率上全面领先现有方法。
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。
微软为3万名政务人员提供Copilot AI
CNBC消息，旧金山市长宣布为3万政府人员提供微软Copilot AI，用于行政工作提效。经六个月试点，该AI为人员每周提效5小时，还能处理多语言翻译等事务，使旧金山成全球应用AI最多城市之一。
DeepSeek又又又又发新论文了！这一次，他们重构了AI看图的方式
DeepSeek发布论文DeepSeek - OCR 2，指出传统AI看图方式有误，提出视觉因果流概念。其两阶段级联推理解法效果显著，还可能整合进即将发布的DeepSeek V4，有望实现原生多模态。
为 Agentic AI 的黎明构建地基
文章指出大语言模型虽耀眼，但企业级解决方案需坚实数字底座。在 Agentic AI 时代，数据范式、基础设施哲学都要重塑，智能体模式崛起带来挑战与机遇，技术决策者要做好底座构建。