「动态自感知能力」共找到 3676 篇相关文章
为防AI刷题,Nature等顶刊最新封面被做成数据集,考验模型科学推理能力|上海交通大学
上海交通大学王德泉教授课题组提出MAC基准,用顶级期刊最新封面构建测试集,评测多模态大模型能力。研究设计两种含“语义陷阱”的测试任务,发现顶尖模型有局限,还提出DAD方法提升表现,采用双重动态机制。
英伟达开源上瘾了!推出了一款实时语音智能体的终极 ASR:24ms 极速锁定。
英伟达开源了Nemotron Speech ASR模型,它是低延迟、实时流式语音识别模型,单句转录锁定仅需24毫秒。其核心能力包括缓存感知、运行效率高、动态运行灵活,还被放进完整语音智能体方案。
全球首个人形机器人通用视觉感知系统,Humanoid Occupancy建立多模态环境理解新范式
北京人形机器人创新中心推出 Humanoid Occupancy 感知系统,创新性融合多模态传感器信息,构建通用感知框架。它以语义占用表征为核心,有全编码和适配融合优势,经实验验证性能优,推动机器人迈向通用感知时代。
港股新贵押注物理AI,乐动机器人打造万亿市场空间的核心基础设施
物理AI时代,机器人需「读懂」物理环境,环境感知能力成竞争焦点。乐动机器人过去十年围绕此布局,有空间感知技术先发优势,其自研模型与架构构建数据飞轮,有望完成向感知基础设施平台的身份重塑。
华为Doc-Researcher 布局感知+视觉语义双杀
现有深度研究系统依赖文本网页数据,忽视多模态文档知识。华为Doc - Researcher系统解决多模态文档解析不足、检索策略有限、缺乏深度研究能力等问题,含多模块,能处理复杂多模态任务。
社区供稿 | 开源多模态大模型新突破,书生·万象3.5发布,通用能力、推理能力与部署效率全面升级
2025年8月26日上海AI实验室开源发布书生·万象InternVL3.5,通过创新技术实现推理、部署和通用能力全面升级。它有多种尺寸模型,多项性能领先,还加强了智能体核心能力,应用场景广泛。
DeepSeek开源,Agent能力大升级,剧透2026!
DeepSeek昨晚更新并开源V3.2正式版及长思考增强版V3.2-Speciale,亮点是Agent能力进化。一年来它未增模型规模,靠架构优化等提升性能、降低成本,坚持自我路线很稳,V3.2继续提升能力。
用多模态LLM超越YOLOv3!强化学习突破多模态感知极限|开源
华中科技大学、北京邮电大学等多所高校研究团队共同推出纯多模态开源LLM——Perception-R1,该模型用强化学习优化视觉感知,目前论文和代码均已开源,其在视觉任务上表现出色,为后续研究提供强大baseline。
当每个人都能指挥一支 AI 大军,什么能力最重要?
文章指出,在AI Agent增多的时代,管理能力是驾驭它们的关键。沃顿商学院教授提出判断是否委派任务给AI的公式,还建议从更好的指令、评估、反馈三方面提高成功率,同时给出委托任务和锻炼管理能力的方法。
从平面几何出发:形式化验证如何驱动MLLM的推理能力跃迁
多模态大语言模型在复杂数学与几何推理中有缺陷,现有训练方式让模型难有鲁棒推理能力。上海交大等团队提出“以形式化增强非形式化推理”方案,构建完整闭环,提升模型推理及泛化能力。