「多模态物理推理」共找到 3103 篇相关文章
自适应Agent基础模型：从“会推理/会用工具”到“懂得取舍的执行者”
当前大型语言模型在智能体/工具调用场景有推理型和工具型两类，存在效率与功能、深度的矛盾。A²FM框架提出多模式自适应路由，实现模式自适应切换，在多基准测试中效果与效率双升。
MiniMax重磅开源M1模型：百万上下文超DeepSeek R1，实现性能与效率双杀
MiniMax正式开源首个推理模型M1，原生支持百万级上下文长度，在推理效率、计算成本和复杂任务能力上有独特表现。其在性能和效率上超越DeepSeek R1等模型，还提出创新强化学习算法。
具身导航，感知推理到底是「上帝」，还是执行控制是「命门」？| GAIR Live 023
本文是GAIR Live 023圆桌对话实录，浙江大学彭思达与具身多模态算法专家郝孝帅探讨具身导航。涉及本质、范式、挑战、交互等方面，还对未来5 - 10年发展做了展望。
物理学「AlphaGo时刻」？40年未竟之事被AI一举攻破，顶尖物理学家集体傻眼
AI主导设计的物理实验方案让顶尖科学家看不懂却成功了，它设计新颖光学元件布局使LIGO灵敏度提升10% - 15%。此外，AI还在量子纠缠实验设计、解析实验结果等方面展现强大能力，辅助物理学发现的新时代或已到来。
腾讯提出Vision-SR1：让模型真正学会“看图思考”，而不是“蒙答案”
视觉语言模型（VLMs）存在视觉幻觉和语言捷径问题，限制其可靠性和泛化能力。腾讯提出Vision - SR1训练方法，通过推理分解和自我奖励机制，不依赖外部监督，提升模型视觉感知和推理可靠性。
Kimi K2 Thinking突袭！智能体&推理能力超GPT-5，网友：再次缩小开源闭源差距
Kimi K2 Thinking发布并开源，主打“模型即Agent”，能边思考边用工具，连续工具调用200 - 300次。在多评测基准超GPT - 5等闭源模型，代码权重遵循MIT协议，可在官网和应用实测。
GAIR 2025 世界模型分论坛：从通用感知到视频、物理世界模型的百家争鸣
第八届GAIR全球人工智能与机器人大会世界模型分论坛上，五位青年学者围绕世界模型展开精彩演讲，话题涵盖通用感知、三维技术等。他们的研究为世界模型领域带来不同启发，目前该领域研究尚处起步阶段，共识未形成。
LLM内部竟藏着众多策略模型？自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所与腾讯AI Lab团队，从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上表现优于传统算法。
更多thinking≠更好结果，精准thinking可砍掉一半长度
当前大模型如GPT - 4、DeepSeek推理又长又啰嗦，论文发现其在简单题目上过度推理。作者提出‘无效思考’概念，还给出解决原则，用LC - R1方法训练，效果显著，揭示精准思考才是王道。
ACL 2026 | LCA：DeepSeek 长文本加速神器，90% KV 缓存缩减 + 2.5 倍推理提速
琶洲实验室等团队提出潜在空间压缩注意力（LCA），入选 ACL 2026。LCA 突破传统注意力机制瓶颈，适配不同大模型，降低硬件门槛与成本，提升推理效率。论文与代码已开源。