
LeCun世界模型再近一步!Meta研究证明:AI可无先验理解直觉物理
LeCun世界模型再近一步!Meta研究证明:AI可无先验理解直觉物理AI如何理解物理世界?视频联合嵌入预测架构V-JEPA带来新突破,无需硬编码核心知识,在自监督预训练中展现出对直观物理的理解,超越了基于像素的预测模型和多模态LLM。
AI如何理解物理世界?视频联合嵌入预测架构V-JEPA带来新突破,无需硬编码核心知识,在自监督预训练中展现出对直观物理的理解,超越了基于像素的预测模型和多模态LLM。
Phi-4系列模型上新了!56亿参数Phi-4-multimodal集语音、视觉、文本多模态于一体,读图推理性能碾压GPT-4o;另一款38亿参数Phi-4-mini在推理、数学、编程等任务中超越了参数更大的LLM,支持128K token上下文。
动辄百亿、千亿参数的大模型正在一路狂奔,但「小而美」的模型也在闪闪发光。
Kimi未来还能够翻盘吗? 从公司发展路径上来看,并非没有可能。 作为曾经对OpenAI技术跟随最快的公司,Kimi在去年做出了Kimi探索版、k0-math等多个跟随OpenAI技术的模型,而杨植麟本人也在采访中,表示大模型的未来不仅在于强化学习,还在于多模态能力。 这一点似乎也与OpenAI类似。
在AI行业新诞生的「多模态交互」赛道上,声网发布的「对话式AI引擎」,让所有文本大模型秒变多模态,具备实时语音对话能力,补齐了大模型「失语」的短板。
尽管多模态大语言模型(MLLMs)取得了显著的进展,但现有的先进模型仍然缺乏与人类偏好的充分对齐。这一差距的存在主要是因为现有的对齐研究多集中于某些特定领域(例如减少幻觉问题),是否与人类偏好对齐可以全面提升MLLM的各种能力仍是一个未知数。
OpenAI o1视觉能力还是最强,模型们普遍“过于自信”!
回应DeepSeek,阶跃星辰亮出“三件套”:开源,多模态推理,AI Agent。
嘿,各位开发小伙伴,今天要给大家安利一个全新的开源项目 ——VLM-R1!它将 DeepSeek 的 R1 方法从纯文本领域成功迁移到了视觉语言领域,这意味着打开了对于多模态领域的想象空间!
2月19日,界面新闻记者获悉,阿里AI To C业务近期开启大规模人员招聘,开放招聘岗位达到数百个,其中AI技术、产品研发岗位占比达到90%,所招聘人员将重点投入到文本、多模态大模型、AI Agent等前沿技术与应用的相关工作中。