用多模态LLM超越YOLOv3！强化学习突破多模态感知极限｜开源
用多模态LLM超越YOLOv3！强化学习突破多模态感知极限｜开源超越YOLOv3、Faster-RCNN，首个在COCO2017 val set上突破30AP的纯多模态开源LLM来啦！
来自主题: AI技术研报
8721 点击 2025-05-03 15:24
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超越YOLOv3、Faster-RCNN，首个在COCO2017 val set上突破30AP的纯多模态开源LLM来啦！
企业内落地 Agent，三个关键点是模型、数据、场景。
技术在进化，验证码也该变得更有人情味一点。
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当前，多模态大模型驱动的图形用户界面（GUI）智能体在自动化手机、电脑操作方面展现出巨大潜力。然而，一些现有智能体更类似于「反应式行动者」（Reactive Actors），主要依赖隐式推理，面对需要复杂规划和错误恢复的任务时常常力不从心。
南加州大学团队只用9美元，就能在数学基准测试AIME 24上实现超过20%的推理性能提升，效果好得离谱！而其核心技术只需LoRA+强化学习，用极简路径实现超高性价比后训练。
大模型竞技场的可信度，再次被锤。
Hi，我想先请你只看下面这张照片，推测它的拍摄城市：
LoRA 中到底存在多少参数冗余？这篇创新研究介绍了 LoRI 技术，它证明即使大幅减少 LoRA 的可训练参数，模型性能依然保持强劲。
昆仑自研的AI模型(SOTA)就像是“最好的锄头”，正在助力公司开采AIGC领域那片“最肥沃的金矿”。