「多模态幻觉」共找到 1138 篇相关文章
能查信息≠循证AI：OpenEvidence爆火在前，中国医生的「信任死结」谁来解？
AI医疗市场增长快，但国内落地面临医生信任难题。医渡科技发布的医渡智循，通过全流程技术体系、多专科智能体协作等，解决AI信任问题，实现全场景布局，让AI回归循证。
刚刚，全球视频模型新王诞生了！
天工AI的SkyReels-V4直接登顶Artificial Analysis文转视频全球榜，超越Veo 3.1、Sora 2。其相比之前有两大核心升级，让视频生成从‘生成片段’走向完整视频生产，还应用于短剧平台DramaWave。
CVPR 2026 | 还在为AI「鬼画符」发愁？TextPecker即插即用破解文字渲染难题
在生成式AI浪潮中，视觉文本渲染仍是未攻克的核心难题。华中科技大学白翔教授团队等提出TextPecker，是基于结构感知的即插即用型强化学习优化策略，可适配主流生成器，提升视觉文本渲染性能，已被CVPR 2026接收。
字节开源GUI Agent登顶GitHub热榜，豆包手机核心技术突破26k Star
字节开源的豆包手机核心支撑GUI Agent模型UI - TARS登顶GitHub热榜，突破26k Star。它是多模态AI智能体，纯视觉驱动，部署简单，历经多轮迭代，成为热门开源多模态Agent。
在参与OpenAI、Google、Amazon的50个AI项目后，他们总结出了大多数AI产品失败的原因
Aishwarya Naresh Reganti 和 Kiriti Badam 参与超50个企业级AI产品构建。他们指出，如今AI产品构建成本降低，但多数仍失败。还分享开发陷阱与路径，如从低自治高控制起步、建立CC/CD框架等，也对AI未来发表看法。
ICLR 2026 放榜了！28%接收率，欢迎投稿机器之心
ICLR 2026 官方深夜发论文接收结果，会议 2026 年 4 月在巴西举行，收稿约 19000 篇，录取率约 28%。网友晒成绩，不过本届堪称“史上最乱”，有审稿问题，还被质疑用 AI 生成意见。
学术海报不用愁，一句话精准自动编辑，华东师大开源APEX
华东师范大学Planing Lab提出APEX框架，能通过自然语言指令实现学术海报局部可控编辑，引入「审查—调整」机制提升可靠性。还构建APEX - Bench评估，实验显示APEX优于其他方法。
LLM时代的事件抽取：从静态任务到认知脚手架
此综述论文探讨LLM时代事件抽取价值，认为其未被削弱，应视为“认知脚手架”。它系统梳理任务分类、方法演进等，还提出六大未来研究方向，指向将其演化为智能感知与记忆层。
装了 AI 大脑的 Grep
本文介绍了 mgrep 工具，它有自然语言搜索、支持多语言多模态等特点。还说明了使用方法，如安装、登录、索引项目和搜索等，能与编码 Agent 配合，可补充 grep 进行代码搜索。
LLM for AIOps：是泡沫还是银弹？智能运维的争议、破局与未来
大模型浪潮下，LLM Agent 在运维领域既被寄予厚望，也饱受争议。「AI 进化论」第六期直播聚焦此话题，阿里云冯富秋和云杉网络向阳从痛点、破局、未来规划解析 LLM 与 OS 协同之道。