PixelRefer ：让AI从“看大图”走向“看懂每个对象”
PixelRefer ：让AI从“看大图”走向“看懂每个对象”多模态大模型（MLLMs）虽然在图像理解、视频分析上表现出色，但多停留在整体场景级理解。
来自主题: AI技术研报
10555 点击 2025-11-11 09:50
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多模态大模型（MLLMs）虽然在图像理解、视频分析上表现出色，但多停留在整体场景级理解。
在处理短文本时，大语言模型（LLM）已经表现出惊人的理解和生成能力。但现实世界中的许多任务 —— 如长文档理解、复杂问答、检索增强生成（RAG）等 —— 都需要模型处理成千上万甚至几十万长度的上下文。
在 AI 技术飞速发展的今天，如何高效地将多个专业模型的能力融合到一个通用模型中，是当前大模型应用面临的关键挑战。全量微调领域已经有许多开创性的工作，但是在高效微调领域，尚未有对模型合并范式清晰的指引。
近期，HuggingFace 发布的超过 200 页的超长技术博客，系统性地分享训练先进 LLM 的端到端经验。
大模型「灾难性遗忘」问题或将迎来突破。近日，NeurIPS 2025收录了谷歌研究院的一篇论文，其中提出一种全新的「嵌套学习（Nested Learning）」架构。实验中基于该框架的「Hope」模型在语言建模与长上下文记忆任务中超越Transformer模型，这意味着大模型正迈向具备自我改进能力的新阶段。
智能汽车、自动驾驶、物理AI的竞速引擎，正在悄然收敛—— 至少核心头部玩家，已经在最近的ICCV 2025，展现出了共识。
LLM Agent 正以前所未有的速度发展，从网页浏览、软件开发到具身控制，其强大的自主能力令人瞩目。然而，繁荣的背后也带来了研究的「碎片化」和能力的「天花板」：多数 Agent 在可靠规划、长期记忆、海量工具管理和多智能体协调等方面仍显稚嫩，整个领域仿佛一片广袤却缺乏地图的丛林。
还得是大学生会玩啊（doge）！ 网上正高速冲浪中，结果意外发现：有男大竟找了个机器人队友？而且机器人还相当黏人（bushi~ 白天超市打工它要跟着，一看东西装好就立马乐颠颠帮忙拉小推车，上楼下楼忙个不停：
2024年，加州大学圣地亚哥分校「Hao AI Lab」提出了DistServe的解耦推理理念，短短一年多时间，迅速从实验室概念成长为行业标准，被NVIDIA、vLLM等主流大模型推理框架采用，预示着AI正迈向「模块化智能」的新时代。
现有的LLM智能体训练框架都是针对单智能体的，多智能体的“群体强化”仍是一个亟须解决的问题。为了解决这一领域的研究痛点，来自UCSD和英特尔的研究人员，提出了新的提出通用化多智能体强化学习框架——PettingLLMs。支持任意组合的多个LLM一起训练。