「视觉指令微调」共找到 1141 篇相关文章
别人在测 Demo，我已经用MiniMax M2.1跑通了整个产品开发流程
作者黄叔用自研产品「降噪」测试 MiniMax M2.1，从 Skills 优化、页面样式、沉浸式交互、智能搜索四个维度检验实战能力。结果显示 M2.1 优势明显，虽有不足，但已能满足多数日常开发任务。
中国算力芯片的“新十年”
文章指出过去40年处理器芯片发展呈“否定之否定”，近年整机和平台厂商重归自研，异构计算成趋势。未来中国算力芯片突破口在指令系统结构统一，可把RISC - V作统一指令系统开发各类芯片。
Glyph：文本转图片解决长上下文困境，智谱把“DeepSeek-OCR”具像化了
传统 token 扩展方式遇算力成本天花板，DeepSeek 与智谱都想到让 AI“看”文字思路。智谱发布 Glyph 框架工程化实现此思路，将文本转图片处理，降低计算成本，有不错效果但也存在排版敏感等限制。
被DeepSeek带火的OCR，最新8个开源模型盘点~
DeepSeek-OCR发布让OCR大热，PaperAgent梳理盘点8个热门开源OCR模型，如DeepSeek-OCR用‘上下文光学压缩’技术，Nanonets-OCR2-3B以零样本视觉链式思维为核心等。
挑战Claude4的8B Agent！NUS提出AgenTracer：面向多智能体系统的失败归因
随着大语言模型发展，多智能体系统潜力大但有系统脆弱性问题。NUS研究者在论文中提出AgenTracer框架，构建标注管线，设计AgenTracer - 8B模型，在失败归因任务上超大型闭源模型，还能助力系统自我提升。
蚂蚁开源MedResearcher-R1医学知识图谱+多跳推理
医学领域需处理复杂关系，现有医学AI系统缺乏对罕见实体和复杂关系的推理能力。MedResearcher - R1通过专门图谱和检索工具，结合两阶段训练范式解决问题，在医学基准测试取得新成果。
OpenAI和Anthropic罕见互评模型：Claude幻觉明显要低
OpenAI和Anthropic罕见合作，互相授予API权限评估模型安全与对齐情况并发布报告。双方派出多模型参与，从指令层次、越狱、幻觉、欺骗策略等方面评测，呈现各模型优缺点。
The Batch: 869 | 编码助手的训练数据
研究人员开发自动生成编码助手训练数据的流程。斯坦福等高校及阿里团队提出 SWE - smith 方法，从 128 个 Python 仓库入手合成漏洞、验证并生成修复样本，成果免费开放，有望改进 AI 辅助编程模型。
AI视频界变天！Decart发布实时“Sora”，直播/游戏业或遭降维打击
Decart创业公司推出全球首个实时、无限长度的AI视频模型MirageLSD，基于独创LSD技术。其响应低于40毫秒，靠历史增强等技术攻克难题。它不止用于特效，平台将持续升级，创始人目标是打造‘千亿级独角兽’。
AI失忆术！只需3个注意力头，就能让大模型忘记「狗会叫」
Meta和纽约大学团队发布论文《From Concepts to Components》，提出SAMD和SAMI方法。前者定位模型概念注意力模块，后者微调强度。能让模型‘失忆’，还可增强推理、控制安全，为AI研究开新方向。