
突破全模态AI理解边界:HumanOmniV2引入上下文强化学习,赋能全模态模型“意图”推理新高度
突破全模态AI理解边界:HumanOmniV2引入上下文强化学习,赋能全模态模型“意图”推理新高度在多模态大语言模型(MLLMs)应用日益多元化的今天,对模型深度理解和分析人类意图的需求愈发迫切。尽管强化学习(RL)在增强大语言模型(LLMs)的推理能力方面已展现出巨大潜力,但将其有效应用于复杂的多模态数据和格式仍面临诸多挑战。
在多模态大语言模型(MLLMs)应用日益多元化的今天,对模型深度理解和分析人类意图的需求愈发迫切。尽管强化学习(RL)在增强大语言模型(LLMs)的推理能力方面已展现出巨大潜力,但将其有效应用于复杂的多模态数据和格式仍面临诸多挑战。
思维链里的步骤很重要,但有些步骤比其他步骤更重要,尤其是在一些比较长的思维链中。 找出这些步骤,我们就可以更深入地理解 LLM 的内部推理机制,从而提高模型的可解释性、可调试性和安全性。
AI无需监督就能学习思考?
DeepSeek推理要详细还是要迅速,现在可以自己选了?
多模态模型学会“按需搜索”!字节&NTU最新研究,优化多模态模型搜索策略——通过搭建网络搜索工具、构建多模态搜索数据集以及涉及简单有效的奖励机制,首次尝试基于端到端强化学习的多模态模型自主搜索训练。
就像是播放音乐,Prompt Engineering是在调音响的音量,那Context Engineering就是在设计整个音响系统,从音源、功放、音箱到房间声学,每个环节都要精心设计。Context Engineering本质上是设计和优化AI模型整个上下文窗口的工程学科。这不只是一个技术升级,更像是思维模式的根本转变。
美国加州北区法院上周48小时内对Anthropic和Meta两起AI版权案作出简易判决。两案均承认AI训练属"合理使用",但对"转换性使用"认定、"市场损害"评估及盗版素材使用等关键法律问题存在显著分歧,暴露版权法应对AI技术的司法裂痕。
你有没有想过,为什么实体店的转化率能达到30-35%,而在线购物网站却只有可怜的1.5%?
在信息爆炸的时代,传统关键词搜索已难以满足复杂知识需求。最新研究提出Agentic Deep Research
清华大学朱军教授团队提出SageAttention3,利用FP4量化实现推理加速,比FlashAttention快5倍,同时探索了8比特注意力用于训练任务的可行性,在微调中实现了无损性能。