「多模态学习」共找到 2198 篇相关文章
又一个Kimi K3下周开源!Qwen3.8-Max编程、办公、科研都能自己干了
Qwen3.8-Max是Qwen家族迄今最强模型,2.4万亿参数,下周将开源权重。它在多项基准测试中表现出色,能连续自主工作数天,在编程、办公、科研、长周期任务、多模态等方面全面提升。
LangFlow: 挑战离散扩散,探索下一代语言模型新范式
UIUC Ge Liu团队发布《LangFlow: Continuous Flow Matching for Large Language Models》,回归连续扩散架构。研究指出连续扩散受挫非先天缺陷,经优化,LangFlow让连续扩散在标准基准追平离散扩散,为多模态统一架构打通底层路线。
OpenClaw创始人:80%的应用会消失,花哨的AI工作流只会生产垃圾,工程思维才是超能力
OpenClaw创始人Peter Steinberger表示,OpenClaw这类AI助理将取代手机上80%的应用。他分享OpenClaw诞生过程,其能远程修复Bug等。他还批判花哨AI工作流,认为人类品味不可或缺,建议学习AI要去玩。
这大概是我读过关于AI大模型最全面、好读又易懂的文章了
文章从神经网络入手,介绍其概念、学习过程,进而引出大语言模型,阐述其原理、训练方法,还提及AI浪潮下基础设施及大模型使用方式,如Agent、MCP等,展现神经网络和大模型发展现状与前景。
人脸机器人登上Science Robotics封面:用AI教会仿生人脸机器人「开口说话」
2026年1月15日,美国哥伦比亚大学工程学院研究登上《Science Robotics》封面,展示用AI让仿生人脸机器人“开口说话”技术。机器人经自监督学习,能将声音转自然唇动,有跨语言泛化能力,助其跨越“恐怖谷”。
中学生就能看懂:从零开始理解LLM内部原理【十二】|位置嵌入 - 给模型装上"GPS"
文章指出Transformer对词顺序不敏感,引出位置嵌入概念。介绍经典的函数编码、可学习位置嵌入法及新主流RoPE,还提及为让模型处理长文本,在RoPE基础上用PI和YaRN等扩窗技巧。
清华、快手提出AttnRL:让大模型用「注意力」探索
清华和快手团队提出新框架AttnRL,引入注意力机制提升过程监督强化学习效率与性能。它解决传统方法在分支位置选择和采样策略上的效率问题,实验显示在多基准测试中表现优异。
Reasoning新突破:SoftCoT++如何让LLM‘多想几条路’?
LLM推理依赖‘思维链’,传统方法在离散token空间生成步骤有信息丢失、多样性不足问题。SoftCoT++在连续空间生成‘软思维’,拆分‘思考’与‘推理’,用专用初始token和对比学习,实验中全面超越传统方法。
矩阵乘法可以算得更快了!港中文10页论文证明:能源、时间均可节省
香港中文大学10页论文提出新算法RXTX,用于计算矩阵与其转置的乘积XXᵗ。该算法结合机器学习搜索和组合优化技术,能源可节省5%-10%,时间节省5%,对多领域有深远影响。
刚刚,OpenAI发布自主编码代理Codex,程序员的工作将被彻底颠覆?
OpenAI发布自主编码代理Codex,它能独立完成编程任务。与其他工具不同,它是面向任务的,允许并行工作。虽经强化学习微调,代码有“品味”,但有局限,如后续请求处理不佳,未完全集成工程环境。