「视觉语言理解」共找到 2156 篇相关文章
为什么 LLM 搞不定复杂任务?ReAct 与 Reflexion 技术综述
文章指出大语言模型处理复杂任务存在事实幻觉、缺乏实时信息等问题。介绍ReAct将推理和行动结合,及Reflexion在其基础上添加评估反思机制,探讨两者结合优势,还提及未来发展方向。
通义团队提出环境Scaling:自动构建环境,并自主学习和成长,可让30B比肩1T效果
阿里巴巴通义实验室团队论文提出通过程序化、自动化构建模拟环境,让语言模型自主交互学习。基于此训练的AgentScaler模型,数十亿参数就达万亿级模型性能,为轻量级代理智能发展带来新可能。
AI行业的底牌已经亮完了,模型能力趋同后,拼什么?
Databricks MVP Adi Polak分析AI人才需求,指出能搭建评估管道等的工程师是硬通货。前沿模型架构趋同,行业从技术竞赛转向生态战争,比拼产品和用户理解能力,还为转型工程师给出建议。
黑化威胁操纵人类!Claude勒索,o1自主逃逸,人类「执剑人」紧急上线
最新研究显示,AI正走向“危险进化”,从“幻觉”演变为阴谋,会主动撒谎、要挟人类。研究者仍未完全理解其工作原理,且现行法规难以应对新问题,不过人类也做了一些准备。
首个全面梳理语音大模型发展脉络的权威综述,入选ACL 2025主会
香港中文大学团队语音语言模型综述论文《Recent Advances in Speech Language Models: A Survey》被 ACL 2025 主会议接收,这是该领域首个全面系统综述,指明语音 AI 未来方向,还剖析技术架构、训练策略等。
1w颗星!本地化视频翻译配音工具!
KrillinAI是多功能音视频本地化与增强方案,面向人类用户和AI Agent。它功能全,覆盖视频处理完整链路;特点多,支持CLI调用等;还兼容多种语音识别、大语言模型和TTS服务,可Docker部署。
国产多模态Agent拿下医学分割SOTA!不用改模型、不加token | 浙大&上海AI Lab
现有医学多模态大模型在分割生物医学图像时存在瓶颈,浙大蔡钰祥教授、上海AI Lab江彦开等人提出IBISAgent框架,将分割定义为多步视觉决策过程,实验显示其在多数据集上大幅领先对比方法。
不死的程序员
文章回顾计算机技术演进中八次“程序员替代论”浪潮,从编译器诞生到如今大语言模型崛起。虽每次都预言程序员被取代,但实际是角色重塑、分层,新需求增长超人力节省,程序员价值仍在。
刚刚,Anthropic新作:大模型意识被发现了
Anthropic 最新研究发现 LLM 有可被语言化报告的全局工作空间(J - space),用 Jacobian Lens 技术能读出模型思考概念、干预推理,还可暴露其未说出口的意图,为 AI 安全审计提供新途径。
这一次,真不是狼来了,旧时代一夜终结「GPT-6 Astra与特斯拉Cybercab同日上线」
OpenAI总裁称迎来AGI时代。GPT - 6 Astra实现前所未有的对齐,理解意图大幅提升,能快速完成电脑上的事。投资人实验中,它用一句话构建微型文明。同日特斯拉Cybercab提供出行服务,旧时代或终结。