突破高分辨率图像推理瓶颈，复旦联合南洋理工提出基于视觉Grounding的多轮强化学习框架MGPO
突破高分辨率图像推理瓶颈，复旦联合南洋理工提出基于视觉Grounding的多轮强化学习框架MGPO本文的主要作者来自复旦大学和南洋理工大学 S-Lab，研究方向聚焦于视觉推理与强化学习优化。
来自主题: AI技术研报
8799 点击 2025-07-22 10:21
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
本文的主要作者来自复旦大学和南洋理工大学 S-Lab，研究方向聚焦于视觉推理与强化学习优化。
让机器人像人一样边看边理解，来自浙江大学和vivo人工智能实验室的研究团队带来了新进展。
最近使用cursor的朋友可能已经遇到了这个问题：打开Cursor，准备使用Claude- sonnet4开始Vibe Coding，却看到了"Model not available"的提示。这不是您的网络问题，而是Cursor对中国地区用户限制了高级模型的访问。对于习惯了AI辅助编程的工程师来说，这简直像是突然失去了得力助手。
在噪声污染严重影响预训练数据的质量时，如何能够高效且精细地精炼数据？ 中科院计算所与阿里Qwen等团队联合提出RefineX，一个通过程序化编辑任务实现大规模、精准预训练数据精炼的新框架。
多模态大模型崛起，安全问题紧随其后 近年来，大语言模型（LLMs）的突破式进展，催生了视觉语言大模型（LVLMs）的快速兴起，代表作如 GPT-4V、LLaVA 等。
天津大学联合清华和卡迪夫大学推出RESCUE系统，把「大脑感知-决策-行动」循环搬进电脑，让数百个虚拟人同时在线逃生：他们能实时看见地形、同伴和出口，自动绕开障碍，年轻人快跑、老人慢走、残疾人蹒跚；系统还能把身体24个部位的碰撞力用颜色实时标出来，帮助设计师提前找出潜在风险区域，也能用来演练地铁火灾、演唱会疏散等公共安全场景。
埃默里大学团队推出首个覆盖8个真实任务、带有人类解释真值的视觉解释基准Saliency-Bench，统一评估流程与开源工具让显著性方法可公平比较，获KDD’25接收，为可解释AI奠定透明、可靠的基石。
多模态推理，也可以讲究“因材施教”？
现有Mobile/APP Agent的工作可以适应实时环境，并执行动作，但由于它们大部分都仅依赖于动作级奖励（SFT或RL）。
LLM太谄媚！ 就算你胡乱质疑它的答案，强如GPT-4o这类大模型也有可能立即改口。