「第二代AI预训练范式」共找到 11121 篇相关文章
Github斩获1.8K 星！！再见了按键精灵，Windows-MCP开源了！
今天介绍超酷开源项目Windows - MCP，它让AI与Windows系统互动，支持Win7到Win11。功能强大，不挑大模型，工具全、轻量开源、扩展性强。还给出安装步骤，不过使用时要谨慎。
科学能力太强，这个多模态推理「六边形战士」被严重低估！Intern-S1开源登顶
7月26日，上海AI实验室发布并开源「书生」科学多模态大模型Intern-S1，其多模态能力全球开源第一，文本能力比肩一流，科学能力国际领先。它开创「通专融合」新范式，重构科研生产力，引发国际关注。
MoCa：首个大规模双向多模态表征模型
为解决VLM用于嵌入的痛点，中国人民大学等机构研究者提出MoCa框架，可将单向注意力VLM训练成双向多模态编码器。它分两阶段，实验效果好，未来可拓展模态、提升多语言适应等。
这个扩散LLM太快了！没有「请稍后」，实测倍速于Gemini 2.5 Flash
AI初创公司Inception Labs推出首款专为聊天定制的商业级扩散LLM——Mercury。它速度超快、效率高，能实时响应对话。实测显示其速度优于Gemini 2.5 Flash等，不过生成质量有待提升。
突发！OpenAI删除所有Jony Ive信息
5月22日凌晨OpenAI宣布前苹果设计师Jony Ive加入领导AI硬件部门，宣传一个月后官网等删除其所有信息，引发猜想。有版权问题、被Meta挖角两传言，此前OpenAI 64亿美元收购其初创公司。
何恺明评审，谢赛宁获奖！牛津华人博士生拿下CVPR 2025最佳论文
CVPR 2025奖项揭晓，投稿量增13%，接收率22.1%。最佳论文来自牛津与Meta AI，提出新前馈网络。还公布年轻研究者等多奖项，何恺明任最佳论文评审。
何恺明改进了谢赛宁的REPA：极大简化但性能依旧强悍
扩散生成模型在建模复杂数据分布表现出色，但与表征学习领域关联不大。谢赛宁团队提出REPA，不过较麻烦。何恺明团队提出Dispersive Loss，简化且性能强，无需预训练等，适用于多种模型。
视觉感知RAG × 多模态推理 × 强化学习 = VRAG-RL
数字化时代视觉信息愈发重要，传统RAG方法处理视觉信息面临挑战。阿里巴巴通义实验室的VRAG - RL将强化学习引入多模态智能体训练，革新检索生成范式，提升视觉语言模型多方面能力，代码已开源。
仅用图像也能Think：Google等提出一种视觉规划的全新推理范式！
剑桥和Google等提出并开源视觉规划范式，通过纯视觉表示规划，独立于文本。还引入VPRL框架，用GRPO后训练大型视觉模型。实验选三个视觉导航任务，VPRL表现最佳，显著优于其他方法。
通义实验室新研究：大模型自己「扮演」搜索引擎，提升推理能力无需搜索API
阿里通义实验室开源ZeroSearch，提供无需与真实搜索引擎交互的强化学习框架。它用模拟搜索环境和渐进式抗噪训练，让LLM自给自足，节省API成本，在多问答数据集表现优，为智能化检索提供新思路。