小红书提出DeepEyesV2,从“看图思考”到“工具协同”,探索多模态智能新维度
小红书提出DeepEyesV2,从“看图思考”到“工具协同”,探索多模态智能新维度还记得今年上半年小红书团队推出的DeepEyes吗?
还记得今年上半年小红书团队推出的DeepEyes吗?
如果有人告诉你:不用分阶段做强化学习、不搞课程学习、不动态调参,只用最基础的 RL 配方就能达到小模型数学推理能力 SOTA,你信吗?
如今的聊天机器人无所不能,只要是能用文字表达的内容,无论是恋爱建议、工作文书,还是编程代码,AI 都能生成,哪怕不完美。但几乎所有聊天机器人都有一个绝不会做的事:主动结束与你的对话。
我们长期把LLM当成能独闯难关的“单兵”,在很多任务上,这确实有效。
华中科技大学团队推出首个水下多模态大模型NAUTILUS,支持8种水下场景理解任务,并开源145万图文对的NautData数据集。模型通过视觉特征增强模块解决水下图像模糊和颜色失真问题,性能超越现有模型,恶劣环境下表现更佳。
复杂的简历,AI也能读懂了。
在数字经济浪潮中,企业对于高效、精准的信息获取与决策支持的需求日益迫切。从前沿科学探索到行业趋势分析,再到企业级决策支持,一个能够从海量异构数据源中提取关键知识、执行多步骤推理并生成结构化或多模态输出的「深度研究系统」正变得不可或缺。
“我最近喉咙像刀割一样痛,还伴随鼻塞,但没有咳嗽……这是染上流感,还是又中招了?”
3D Gaussian Splatting (3DGS) 是一种日益流行的新视角合成方法,给定 3D 场景的一组带位姿的图像(即带有位置和方向的图像),3DGS 会迭代训练一个场景表示,该表示由大量各向异性 3D 高斯体组成,用以捕捉场景的外观和几何形状。
你是否曾为搭建具身仿真环境耗费数周学习却效果寥寥? 是否因人工采集海量交互数据需要高昂成本而望而却步? 又是否因找不到足够丰富真实的开放场景让你的智能体难以施展拳脚?