「多模态数学推理」共找到 2913 篇相关文章
苹果憋一年终超同参数 Qwen 2.5?三行代码即可接入 Apple Intelligence,自曝如何做推理
今年 WWDC 大会上,苹果推出专为增强 Apple Intelligence 功能的语言基座模型,含约 3B 参数紧凑型与基于服务器的混合专家模型。经优化可在苹果芯片高效运行,改进工具使用与推理能力,评测显示设备端模型表现优。
监督学习未死,一题训练五小时起飞!华人学者新方法20倍训练效率释放大模型推理能力
大模型推理能力研究中,RL训练资源成本高、不稳定,传统SFT低数据量易过拟合。加拿大滑铁卢大学华人团队提出One - Shot CFT方法,用一题多解多点评训练,仅需约5个GPU小时,效果好、稳定性强。
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。
该工作引来马斯克回复,让Gork破防:CoT是真正的推理,还是训练数据的统计插值?
大型语言模型(LLMs)的思维链(CoT)推理能力被视为突破性进展,但论文揭示CoT可能只是数据分布内的模式匹配幻象,通过实验证明其在分布偏移时表现急剧退化,挑战主流认知。
阿联酋K2横空出世,数学、代码样样行,速度全球最快,GPT-4看了都得抖三抖
阿联酋穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学与G42公司联合推出开源AI推理系统K2 Think,基于Qwen 2.5 - 32B模型。它靠六项技术性能出众,在多领域测试成绩好,还以小参数量媲美大模型,且全面开源。
景不动人动,MLLM如何面对「移步换景」的真实世界?OST-Bench揭示多模态大模型在线时空理解短板
上海多所高校研究者提出 OST - Bench,从智能体探索场景动态在线视角挑战大模型能力。它更贴近真实世界,揭示主流多模态大模型在线时空理解短板,为未来模型发展指明方向。
7B小模型超越DeepSeek-R1:模仿人类教师,弱模型也能教出强推理LLM | Transformer作者团队
Transformer作者之一创立的Sakana AI带来新方法,让教师模型像人类教师一样做启发式教学,根据已知解决方案输出解释。用此方法训练的7B小模型在传授推理技能上比671B的DeepSeek - R1更有效。
X-SAM:从「分割一切」到「任意分割」:统一图像分割多模态大模型,在20+个图像分割数据集上均达SoTA
中山大学、鹏城实验室、美团联合提出X - SAM,统一图像分割多模态大模型。它将分割范式扩展,设计通用输入输出,采用端到端架构和三阶段训练策略,在超20个数据集达最优,为图像分割研究开辟新方向。
GPT-5.2全力出击!碾压44类专业工作,实测编程同价位无对手、深度推理封神,但速度太拉胯了
GPT - 5.2 登场,有 Instant、Thinking、Pro 三个版本,在多方面大幅升级,能覆盖 44 类专业工作。它经济性强、编程能力佳、推理出色,但存在速度慢的问题,其价格 API 端有调整,未来还将推 Codex 优化版。
智谱首秀工程实战经验!Coding Agent日均数亿次调用,GLM-5把长上下文推理的底层问题全逼出来了
今年 2 月智谱 GLM Coding Plan 上线后很受欢迎,随着用户和调用量上涨,Coding Agent 成压力测试场。4 月 30 日智谱发布博客,披露 GLM - 5 系列模型在超大规模 Coding Agent 调用场景下的底层推理技术突破及工程实践经验。