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多模态DeepResearch,成了!

多模态DeepResearch,成了!

多模态DeepResearch,成了!

DeepResearch 的价值在于把「查资料」变成「做研究」:不是搜到一条就回答,而是会连续多轮地提出问题、去不同地方找证据、互相对照核实、再把信息整理成结构清晰的结论。这样做能显著降低「凭感觉瞎编

来自主题: AI技术研报
8250 点击    2026-02-24 15:41
大模型真听懂了吗?最全综合性口语感知与推理基准 | ICLR'26

大模型真听懂了吗?最全综合性口语感知与推理基准 | ICLR'26

大模型真听懂了吗?最全综合性口语感知与推理基准 | ICLR'26

随着多模态大模型能力不断扩展,语音大模型(SpeechLLMs) 已从语音识别走向复杂语音交互。然而,当模型逐渐进入真实口语交互场景,一个更基础的问题浮现出来:我们是否真正定义清楚了「语音理解」的能力边界?

来自主题: AI技术研报
10624 点击    2026-02-24 15:35
ICLR 2026|新版「图灵测试」:当VLA走进生物实验室

ICLR 2026|新版「图灵测试」:当VLA走进生物实验室

ICLR 2026|新版「图灵测试」:当VLA走进生物实验室

现有 VLA 模型的研究和基准测试多局限于家庭场景(如整理餐桌、折叠衣物),缺乏对专业科学场景(尤其是生物实验室)的适配。生物实验室具有实验流程结构化、操作精度要求高、多模态交互复杂(透明容器、数字界面)等特点,是评估 VLA 模型精准操作、视觉推理和指令遵循能力的理想场景之一。

来自主题: AI技术研报
7547 点击    2026-02-20 13:00
千问 3.5,用第一性原理打破大模型的不可能三角

千问 3.5,用第一性原理打破大模型的不可能三角

千问 3.5,用第一性原理打破大模型的不可能三角

千问 3.5 总参数量仅 3970 亿,激活参数更是只有 170 亿,不到上一代万亿参数模型 Qwen3-Max 的四分之一,性能大幅提升、还顺带实现了原生多模态能力的代际跃迁。

来自主题: AI资讯
10389 点击    2026-02-16 20:19
刚刚,阿里端出春节「硬菜」千问 3.5!我让它做了个拜年网页,结果出乎意料

刚刚,阿里端出春节「硬菜」千问 3.5!我让它做了个拜年网页,结果出乎意料

刚刚,阿里端出春节「硬菜」千问 3.5!我让它做了个拜年网页,结果出乎意料

没有让我们等待多久,阿里刚刚正式发布并开源了 Qwen3.5 系列模型,页面显示有两款模型,分别为最新大语言模型的 Qwen3.5-Plus,以及定位为开源系列旗舰的 Qwen3.5-397B-A17B。两者均支持文本处理与多模态任务。

来自主题: AI资讯
11319 点击    2026-02-16 20:05
豆包有Seed,火山有种

豆包有Seed,火山有种

豆包有Seed,火山有种

结果今天就等到豆包全家族了。Seedance 2.0都把贾樟柯干Fomo了,现在又上了个最全面的多模态Agent模型,还有人管管字节吗?Seed团队跳动得停不下来了💃烧的全是火山引擎上的Tokens,同时火山引擎上已经有豆包2.0系列的API了。

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10355 点击    2026-02-15 21:53
国产医疗大模型登顶权威榜单!核心秘籍:PB级训练数据、模拟医生真实会诊过程

国产医疗大模型登顶权威榜单!核心秘籍:PB级训练数据、模拟医生真实会诊过程

国产医疗大模型登顶权威榜单!核心秘籍:PB级训练数据、模拟医生真实会诊过程

2月7日,中文医疗大模型评测平台MedBench公布最新多模态大模型评测榜单,数坤科技的数坤坤多模态医学大模型V3以63.6分拿下第一。在榜单中,V3的表现超过微医、云知声旗下医疗行业大模型,以及OpenAI、谷歌、阿里千问旗下通用大模型。

来自主题: AI资讯
7907 点击    2026-02-14 10:38
可灵3.0加入AI拜年战场!人在工位搓好莱坞大片,分镜逻辑封神

可灵3.0加入AI拜年战场!人在工位搓好莱坞大片,分镜逻辑封神

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梦瑶 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 不是,谁也没跟我说今年的AI春节大战搞得这么猛猛猛啊!?! 年还没到呢,可灵就超绝不经意甩出一个「过大年计划」:推出可灵3.0多模态全家桶。 让每

来自主题: AI产品测评
11286 点击    2026-02-08 12:04
Attention真的可靠吗?上海大学联合南开大学揭示多模态模型中一个被忽视的重要偏置问题

Attention真的可靠吗?上海大学联合南开大学揭示多模态模型中一个被忽视的重要偏置问题

Attention真的可靠吗?上海大学联合南开大学揭示多模态模型中一个被忽视的重要偏置问题

近年来,Vision-Language Models(视觉 — 语言模型)在多模态理解任务中取得了显著进展,并逐渐成为通用人工智能的重要技术路线。然而,这类模型在实际应用中往往面临推理开销大、效率受限的问题,研究者通常依赖 visual token pruning 等策略降低计算成本,其中 attention 机制被广泛视为衡量视觉信息重要性的关键依据。

来自主题: AI技术研报
10063 点击    2026-02-06 10:39