「多模态深度调研」共找到 1661 篇相关文章
推理快30%，性能超过千亿参数模型，15B模型Apriel-1.6重新定义端侧推理
ServiceNow人工智能团队发布的Apriel-1.6-15b-Thinker，以150亿参数体量，多模态推理能力强，推理Token消耗降超30%。它在AI分析指数成绩佳，优化计算成本，还介绍了训练策略与多维度性能实测情况。
首个地球科学智能体Earth-Agent来了，解锁地球观测数据分析新范式
上海人工智能实验室与中山大学联合研发的 Earth - Agent 解决了多模态大语言模型用于地球科学研究的痛点。它将领域知识工具封装化，利用 LLM 智能规划调度。经 Earth - Bench 评估，其在多方面表现出色，未来发展前景广阔。
全球首次，「AI记忆」开源落地！MIRIX同步上线APP
加利福尼亚大学圣迭戈分校博士生王禹和纽约大学教授陈溪联合推出并开源全球首个多模态、多智能体AI记忆系统MIRIX，还上线桌面端APP。MIRIX性能远超传统方法，首次将记忆分六模块，用多智能体系统控制。
最鲁棒的MLLM！港科大开源「退化感知推理新范式」 | AAAI'26
多模态大语言模型（MLLMs）在真实世界视觉退化下性能崩溃，制约产业落地。港科大等团队开源的Robust - R1被AAAI 2026接收为Oral，提出显式结构化推理新范式，实现质量与鲁棒性双重突破。
大模型在具身推理上「翻车」了？4496 道题全面揭示短板
美国东北大学等提出BEAR基准评估MLLM具身智能子能力，用4496道题测试20个模型。发现多模态大模型具身能力不足，还分析错因，开发BEAR - Agent提升模型具身推理能力，在仿真测试中效果显著。
硬件只是入场券：AI可穿戴的百万销量背后，软件与场景才是终极战场
InfoQ《极客有约》X AICon 直播探讨 AI 硬件进阶。Plaud、Rokid 等企业代表认为，AI 硬件成功关键在于早布局、结合需求与设计。软硬件一体是核心，可在传统硬件难胜任场景脱颖而出，多模态交互有挑战也有应用。
「Thinking with Images」推理速度太慢？「Zooming without Zooming」 让AI不调用工具也能「明察秋毫」！
上海交通大学与蚂蚁集团联合团队发布多模态大模型成果“Zooming without Zooming”。该研究提出R2I方法，将“缩放”转为训练目标，使模型单次前向传播实现细粒度感知，团队开源的ZwZ模型家族达开源SOTA性能。
推进科研和工程，编程跻身顶级人类竞赛榜：谷歌Gemini 3 Deep Think重大升级
谷歌发布Gemini 3 Deep Think重大更新，剑指科研和工程。它在编程算法竞赛等多项测试中成绩亮眼，能模拟人类科学家深度思考，处理复杂问题，还可重塑工程设计流程，已向部分用户和企业开放。
把 AI 邮件工具做到 3500 万美元 ARR，Superhuman：找到 PMF 其实有明确的方法论
文章以 Superhuman 为例，介绍其找到产品与市场契合点（PMF）的方法论。从用户调研、开发模式、找准核心等方面构建 PMF 策略，还阐述衡量及优化 PMF 的方法，如关键指标、四步法等。
创业一年后，李飞飞推出首款可商用世界模型 Marble，任意模态都可生成 3D 世界
李飞飞创业公司 World Labs 推出可商用世界模型 Marble，支持多模态输入，生成的 3D 世界更丰富细致。李飞飞认为空间智能是 AI 下一个前沿，当前 AI 在这方面能力不足，而 Marble 正推动其发展。