「多模态任务」共找到 2681 篇相关文章
VLA别再「走神」：即插即用提升视觉泛化，相对Pi0.5提升18%
至简动力、北大、港中文团队发现VLA模型深层动作预测对关键视觉区域依赖下降，提出DeepVision - VLA框架，在仿真和真实任务中效果显著，能有效提升视觉泛化能力。
DeepSeek之后：中国开源人工智能生态的架构选择
自2025年1月“DeepSeek时刻”，中国开源社区有历史性进展，讨论焦点从模型转向架构与硬件选择。技术架构多元，多模态能力扩展，开源许可宽松，小模型走红，本土硬件采用加快。
“Claude Skills很棒，可能比 MCP 更重要”
10月17日，Anthropic发布Claude Skills，是助其模型获新功能的模式。Claude用Skills可改进执行特定任务方式，且只在相关时调用。它易共享，可能比MCP更重要，实现依赖编码环境。
1/15成本，实现AI水印新SOTA | 南洋理工大学&A*STAR
给AI生成作品打水印成行业共识，但传统方法有短板。南洋理工大学等机构研究人员提出局部鲁棒图像水印方法MaskMark，成本仅为Meta模型WAM的1/15，在多任务中表现优异。
在「想象」中练就真机能力：RISE，让VLA强化学习告别真机试错
香港大学李弘扬老师团队提出 RISE 框架，通过组合式世界模型让机器人在虚拟空间强化学习，解决传统 VLA 模型落地难题，在长程任务中性能提升显著，重新定义智能体理解世界的方式。
李飞飞最新长文火爆硅谷
AI教母李飞飞发表长文，首次系统性解释空间智能，提出真正具有空间智能的世界模型须具备生成、多模态、交互三个核心能力，还分享World Labs进展及世界模型在多领域的潜力。
登顶AndroidWorld开源榜首！可以操作手机的移动端AI Agent。
Minitap开源的手机Agent登顶AndroidWorld开源榜首，亮点是能操控安卓与iOS模拟器。用户用自然语言就能完成复杂任务，还具备跨平台控制、全场景交互等特点，项目可快速部署。
告别Transformer，重塑机器学习范式：上海交大首个「类人脑」大模型诞生
上海交通大学团队发布首个「类人脑」大模型 BriLLM，脱离传统 Transformer 架构限制。它基于 SiFu 学习机制，有可解释性、能无限处理上下文等优势，还支持多模态融合，已获交大重点项目资助。
Andrej Karpathy 分享ChatGPT模型选择指南
前OpenAI创始成员Andrej Karpathy发文分享ChatGPT模型使用指南，点出关键事实，如o3适合重要任务。社区热烈讨论，专业用户分享策略，还对o4 - mini等模型表现给出反馈。
李飞飞刚发Atlas，中国开源“同款”已抢跑半年？
9月2日，李飞飞团队发布多模态世界模型Atlas，引发好评。而国内影溯3月就开源InSpatio - World模型，有类似能力。影溯登顶权威榜单，还联合启动大规模空间智能3D数据开放计划。