「视觉 - 语言推理」共找到 3214 篇相关文章
Nature Machine Intelligence颠覆有机化学研究范式，上海交大发表化学合成大语言模型
上交大AI4S团队依托平台，联合多团队在AI for Chemistry领域获突破。相关研究发表于《Nature Machine Intelligence》，介绍白玉兰化学合成大模型Chemma，它加速有机合成全流程，在多任务表现出色，还能解决数据稀疏等问题。
We-Math 2.0：全新多模态数学推理数据集 × 首个综合数学知识体系
北京邮电大学、腾讯微信、清华大学团队提出We - Math 2.0，含知识体系、数据集及训练策略，可提升模型数学推理泛化能力。该成果在X上获关注，登Huggingface Paper日榜第一。
谷歌「推理之王」也跑路Meta了，当年还是李飞飞挖来的
谷歌「离职潮」含金量提升，「推理之王」周登勇跳槽Meta。此前Noam Shazeer、John Jumper等也相继离开。谷歌全力「武装」AI Coding突击小队，重构Gemini训练方式，与原世界模型AGI路线冲突。
耗时15年、扫描1400个大脑！她发现了藏在人脑中的「生物版ChatGPT」
MIT神经科学家Ev Fedorenko扫描约1400人大脑，识别出“生物版ChatGPT”——语言网络，它负责将词语与意义映射、拼成句子，揭示了语言与思维分离，研究发表在《Nature Reviews Neuroscience》。
SGLang原生支持昇腾，新模型一键拉起无需改代码
12月20日SGLang AI金融π对收官，聚焦大模型推理效率。昇腾成SGLang原生支持后端，助DeepSeek等模型免调参运行。SGLang给出推理系统工程解法，昇腾与SGLang深度共建，性能优且全面拥抱开源。
大型语言模型稳定强化学习的新路径：几何平均策略优化GMPO
本文介绍了大型语言模型稳定强化学习新路径——几何平均策略优化GMPO。它是GRPO稳定化版本，通过优化几何平均替代算术平均，解决GRPO训练不稳定问题，在多任务实验中显著优于GRPO。
不改模型、不降质量，谷歌让Gemma 4快了3倍：本地跑大模型彻底变天
谷歌给Gemma 4家族更新Multi - Token Prediction推测解码架构，推理速度最高提升3倍且输出质量不变。介绍了LLM推理慢的原因、MTP解决办法、对开发者的利好、技术细节、使用方式等。
The Batch: 867 | 印度推动本土人工智能建设
印度在资金有限、语言与方言众多情况下，正加倍努力建设本土大模型。政府资助初创企业、调配算力，多家公司研发多语言模型，虽面临挑战，但旨在开发符合自身需求的人工智能。
美团之后，京东也开始自研大模型了
京东发布JoyAI - LLM Flash模型，激活参数小、推理快。它采用混合专家架构等技术，在基础架构、数据加工、强化学习等方面表现出色，还通过多Token预测等技术加速推理，为商业场景落地扫清障碍。
用多模态LLM超越YOLOv3！强化学习突破多模态感知极限｜开源
华中科技大学、北京邮电大学等多所高校研究团队共同推出纯多模态开源LLM——Perception-R1，该模型用强化学习优化视觉感知，目前论文和代码均已开源，其在视觉任务上表现出色，为后续研究提供强大baseline。