「视觉-语言-行动模型」共找到 1727 篇相关文章
Emu3.5：能够原生预测下一状态的多模态世界模型，媲美Nano Banana
北京智源研究院推出多模态世界模型Emu3.5，能原生预测视觉和语言下一状态。用超10万亿token数据预训练，后经强化学习训练。团队提出DiDA提升推理效率，其性能媲美Nano Banana，项目已开源。
Dexmal原力灵机开源Dexbotic，基于PyTorch的一站式VLA代码库
Dexmal原力灵机推出基于PyTorch的开源视觉-语言-动作模型（VLA）代码库Dexbotic，面向具身智能研究者。其架构含三大核心组件，有五大特征，还推出开源硬件，未来将持续投入生态建设。
缺数据也能拿SOTA？清华&上海AI Lab破解机器人RL两大瓶颈
现有机器人视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型训练范式存在数据采集成本高、泛化能力不足等问题。清华和上海AI Lab团队提出SimpleVLA-RL，解决了VLA模型训练的核心瓶颈，在多基准测试中实现SoTA性能。
Hugging Face 推出九大 AI 课程，免费、全面【收藏】
Hugging Face悄悄上线一批免费AI课程，还带认证证书。课程从大语言模型到扩散模型，从计算机视觉到游戏AI，覆盖面广。完成课程可拿证书，还能在平台分享成果，是学习AI的好机会。
Meta首席科学家LeCun：当前 AI 模型缺乏四项关键人类智能特质
在巴黎AI行动峰会上，Meta首席AI科学家Yann LeCun提出智能四项标准，指当前主流AI系统尤其语言模型在这些方面不足。他认为业界‘组合式’增强是‘功能修补’，介绍Meta‘世界模型’及V-JEPA模型。
Claude 4 核心成员访谈：提升 Agent 独立工作能力，强化模型长程任务能力是关键
Anthropic 两位研究员在采访中表示 2025 年强化学习在大语言模型训练奏效，如 Opus 4 能处理长周期任务。还探讨模型发展方向，如用户与多模型交互、模型可解释性等，认为未来会有白领 AI 员工。
沉迷贪吃蛇，7B小模型竟变身「数学天才」！几何推理碾压GPT-4o
NVIDIA等团队提出视觉游戏学习ViGaL范式，让7B多模态模型玩贪吃蛇等游戏，使其在数学、几何等任务击败GPT - 4o。游戏培养通用认知与推理能力，不同游戏提升不同推理能力，多游戏训练效果更佳。
Java 世界的 MCP：将架构策略应用于 LLM 集成
文章指出大语言模型成企业架构组件，但当前集成脆弱。MCP 引入标准化方法，Java MCP SDK 能将其与企业架构融合。文中探讨 MCP 及其 SDK，分析其设计、应用、权衡等，还给出企业运营助手案例。
【万字长文】大模型训练推理和性能优化算法总结和实践
本文总结大模型落地的训练、推理和性能优化算法与实践，介绍语言模型发展，对比BERT、GPT等训练方式，分析生成式大模型问题，还阐述数据处理、推理优化及训练调优等内容，并给出不同场景技术选型建议。
Claude 小升级就赢了OpenAI 9年“开源神作”？高强度推理直接歇菜、幻觉率高达50%，写作还被Kimi 2吊锤？
OpenAI发布首个开源语言模型系列gpt - oss，包括gpt - oss - 120b和gpt - oss - 20b，可在Hugging Face下载。同期谷歌、Anthropic也有新模型推出。gpt - oss有亮点，但也存在幻觉率高、实测效果差等问题。