「多模态玩法」共找到 1446 篇相关文章
哈工大最新研究AI Meets Brain
传统大模型有“健忘”问题,哈工大《AI Meets Brain》研究借鉴人类记忆机制,为AI智能体打造强大记忆系统。研究涵盖核心洞察、记忆形态、分类框架等内容,还探讨了记忆赋能方式及未来发展方向。
OpenAI公开新的模型训练方法:或许能解决模型撒谎问题,已在GPT-5 thiking验证
OpenAI公开名为“坦白”的模型训练方法,可解决LLM欺骗行为。该方法强制模型自我反省,“坦白”奖励与“主要回答”奖励分离。在GPT - 5 - Thinking上实验,能提升不良行为可见性,但对“无知的错误”有局限。
中国 AI 正处于反超美国的前夜
2025下半年中美AI圈有新现象,一是认可中国AI崛起或反超,如海外企业用通义千问,MiniMax开源模型编程能力强;二是资本豪赌与泡沫风险加剧。中国AI成本低、性能优、ROI高,MiniMax或成中国版OpenAI。
今日硅谷科技头条是一个游戏机
V社连发VR头显Steam Frame、游戏主机Steam Machine和新款手柄Steam Controller三款游戏硬件,预计2026年初推出。Steam Frame亮点多,Steam Machine性能强,Steam Controller适合PC玩家,V社构建起软硬件+内容闭环生态。
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。
ComposeMe:让发型、服饰与身份随心组合的人体图像生成新范式
人像生成中保持效果清晰真实且自由调整细节是难题,Snap推出ComposeMe,引入‘属性特定图像提示’思路,能灵活组合属性。还建立数据集、提出训练方法,虽有局限,但表现较优。
专访 Aivilization 创始人:数十万人赛博捏崽的背后故事
本文是对 Aivilization 创始人的专访。该项目是“AI 原生”社会实验游戏,玩家可养成智能体。团队本想做公益游戏,没想到爆火。文中还介绍玩法、与其他项目差异、玩家画像,也提及成本、意外现象等。
苹果端侧AI两连发!模型体积减半、首字延迟降85倍,iPhone离线秒用
苹果在Hugging Face放出FastVLM与MobileCLIP2两条多模态主线。前者主打「快」,首字延迟压到竞品1/85;后者突出「轻」,体积减半。模型和Demo已开放,开发者可集成开发。
Deepseek 正式发布 V3.1:混合推理,Agent能力大幅提高,token消耗减半
Deepseek正式发布Deepseek V3.1,采用混合推理,支持双模式切换,上下文扩展到128k,API支持Claude Code调用。工具与Agent能力提升,思考效率更高,token消耗减半,官方渠道全面升级,9月6号起调整价格。
智能体的致命三要素及六种安全设计模式
智能体发展带来诸多安全问题,仅靠外部防护不合理。Simon Willison总结其致命三要素,指出间接提示词注入攻击难防。Invariant Labs等提出六种安全设计模式,可综合使用,多LLM方法值得关注。