「多模态能力」共找到 3763 篇相关文章
AI修真的一年:学者们怎么看“真智能”?|甲子光年
甲子光年在年终盛典对话三位学者,探讨AI“真假智能”。学者们提及强化学习、推理、多模态等技术突破,分析研究路径,还谈选择标准与未来期待,指出AI是工程实践命题,真与假关乎信念选择。
具身智能的「GPT时刻」?高德连发两个全面SOTA的ABot具身基座模型
过去几年,机器人行业面临模型与数据绑定特定场景、能力难以泛化的问题。近日,高德发布 ABot 系列具身基座模型,补齐行业能力缺口,标志具身智能从定制系统转向统一模型,有望降低开发门槛。
DeepSeek-R1全升级V2版:Token成本低至原来30%
DeepSeek - R1 V2版全维度升级,训练框架从‘单一RL’到‘多阶段协同优化’,推理能力从‘能推理’到‘会优化推理’,还提升了安全可控性,适配生态,推出轻量级模型。
Lovart:设计界的Cursor,NanoBanana Pro遇上真正的Design Agent
Google的Nano Banana Pro能力亮眼,但作为设计工具商用不足。Lovart像设计界的Cursor,提供专业化设计工作流,是可用的Design Agent。文中通过案例展示其编辑能力,还介绍了PPT生成等功能及圣诞活动。
社区供稿 | Jina Embeddings V4: 为搜索而生,多模态多语言向量模型
Jina AI发布多模态向量模型jina-embeddings-v4,参数38亿,能同步处理文本与图像。内置LoRA适配器强化检索等任务表现,在多基准测试中展现顶尖性能,支持单/多向量表示。介绍了架构、上手指南等。
Cursor就是最强知识库应用,没有之一
作者认为最好用的知识库应用是Cursor,它有RAG能力,能处理代码和纯文本,可创建修改文档,具备搜索能力且会及时支持先进模型。作者还分享用Cursor配合文档工作的规则及使用示例。
CodeClash 通过多轮编程竞赛对大型语言模型进行基准测试
为评估大型语言模型(LLM)编码能力,斯坦福、普林斯顿和康奈尔研究人员开发 CodeClash 基准测试,让多个 LLM 在多轮比赛中较量,涉及多种代码竞技场,还评估模型分析代码库能力,未来将处理更大代码库。
我们离Coding领域的「AGI时刻」还有多远?字节跳动Seed发布NL2Repo-Bench仓库级长程代码生成基准
在AI编程领域,大家认为Coding领域的AGI似乎可以实现,然而真正的项目开发要求更高。近日,字节跳动Seed等联合发布首个评估编码智能体端到端仓库生成能力的基准测试NL2Repo - Bench,还介绍了其构建、评估等情况。
GPT-5仅23.3%,全球AI集体挂科!地狱级编程考试,夺金神话破灭
最新基准测试SWE-Bench Pro评估AI编程智能体,直面真实企业级工程任务。顶尖模型几乎溃败,GPT - 5仅23.3%。该测试解决现有基准数据污染、任务简单问题,能成未来LLM编码能力标尺。
Claude与人类共著论文,苹果再遭打脸!实验黑幕曝光
苹果一篇质疑大模型推理能力的论文引发争议。Open Philanthropy研究人员联手Anthropic发表论文,揭露苹果论文三大缺陷,指出部分测试无解却让模型“背锅”,还给出正确评价大模型推理能力的方法。