腾讯ARC实验室最新发布的SEED-Bench-R1基准测试，为多模态大语言模型（MLLM）在复杂视频任务中的表现提供了系统评估框架。该研究重点关注强化学习（RL）和监督微调（SFT）等后训练方法，揭示了RL在视觉感知任务和数...

最新发表在arXiv的论文提出了一种创新的模型融合技术，能够从大型语言模型(LLM)中精准移除敏感内容，同时保持模型的通用知识能力。这项突破性研究通过参数空间分析，识别并分离与敏感信息相关的神经网络连接，实现了...

Midjourney近期发布了一项重要工作，旨在提升创意写作模型的多样性表现。该团队通过对一个较小的7B模型进行后训练，使其在创意写作任务中的表现超越了更大规模的开放和封闭模型。这一突破不仅展示了模型优化技术的潜...

LLaVA-MORE 是一项关于多模态大语言模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）的系统性研究，旨在评估不同语言模型和视觉骨干网络在 MLLMs 中的表现，并提供一个可复现的框架来比较这些架构。通过该研究，研...

近期，一项关于大语言模型（LLMs）的研究揭示了其在处理复杂提示时是否具备多跳推理能力——即连接多个知识片段的推理过程。研究发现，这种潜在的推理过程确实存在，尤其在初始步骤中表现明显。然而，模型对连接知识的...

MMS-LLaMA是一款高效的多模态语音大语言模型框架，专注于自动视觉语音识别（AVSR），在优化标记长度的同时保留了语言内容。该框架通过整合视觉和语音数据，提供了一种全新的方法来提升语音识别的准确性和效率。MMS-L...

近日，GitHub上发布了一个名为REF-VLM的开源项目，该项目通过引入基于三元组的结构化表示，统一了多模态大语言模型（LLMs）中的视觉解码任务。多模态LLMs是当前人工智能领域的前沿技术，能够在处理视觉和文本信息时...

概率人工智能（Probabilistic Artificial Intelligence）作为人工智能领域的重要分支，近年来在学术界和工业界引起了广泛关注。其核心思想是通过概率模型来处理不确定性问题，从而提升AI系统的决策能力和鲁棒性。与...