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...

传统检索增强生成（RAG）系统采用语义搜索+文档生成的二阶段流程，虽能实现基础问答，但存在上下文理解浅层化和无关信息干扰的缺陷。GitHub最新开源的ReAG（Reasoning Augmented Generation）通过革命性的一体化架构...

随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）的复杂性和能力不断提升，但其内部决策过程仍被视为“黑箱”。近日，研究人员通过先进的追踪技术，成功揭示了LLM在生成文本时的思维路径。这一突破不仅有助于提升模型...

Model Context Protocol（MCP）是一种为大型语言模型提供工具和上下文的方式。它是一个开放协议，提供标准化的方法来连接AI模型与不同的数据源和工具。现在，OpenAI的Agents SDK已经支持MCP，这使得开发者可以使用广...

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...

近日，Qwen团队发布了一款名为Qwen 2.5 32B的视觉语言模型，该模型不仅具备强大的多模态处理能力，而且完全开源，能够在消费级硬件上高效运行。这一重大突破为AI领域的研究者和开发者提供了更加灵活和便捷的工具，尤...

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...