多模态模型挑战北京杭州地铁图！o3成绩显著，但跟人类有差距
多模态模型挑战北京杭州地铁图！o3成绩显著，但跟人类有差距近年来，大语言模型（LLMs）以及多模态大模型（MLLMs）在多种场景理解和复杂推理任务中取得突破性进展。
来自主题: AI技术研报
6431 点击 2025-06-07 14:20
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近年来，大语言模型（LLMs）以及多模态大模型（MLLMs）在多种场景理解和复杂推理任务中取得突破性进展。
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本文介绍的工作由中国人民大学高瓴人工智能学院李崇轩、文继荣教授团队与蚂蚁集团共同完成。朱峰琪、王榕甄、聂燊是中国人民大学高瓴人工智能学院的博士生，导师为李崇轩副教授。
在文本推理领域，以GPT-o1、DeepSeek-R1为代表的 “慢思考” 模型凭借显式反思机制，在数学和科学任务上展现出远超 “快思考” 模型（如 GPT-4o）的优势。
逻辑推理是人类智能的核心能力，也是多模态大语言模型 (MLLMs) 的关键能力。随着DeepSeek-R1等具备强大推理能力的LLM的出现，研究人员开始探索如何将推理能力引入多模态大模型(MLLMs)
苹果最新研究揭示大推理模型（LRM）在高复杂度任务中普遍「推理崩溃」：思考路径虽长，却常在关键时刻放弃。即便给予明确算法提示，模型亦无法稳定执行，暴露推理机制的局限性。
AI模型用于工业异常检测，再次取得新SOTA！
Nature never undertakes any change unless her interests are served by an increase in entropy. 自然界的任何变化，唯有在熵增符合其利益时方会发生——Max Planck
您有没有发现，现在市面上的AI角色扮演的Agent总有种「隔靴搔痒」的感觉？用户和AI聊天时，AI虽然能说出符合角色设定的话，但总觉得缺了点什么——就像演员在背台词，而不是真的在思考。感觉很假，也很奇怪。
如果你面前有两个AI助手：一个能力超强却总爱“离经叛道”，另一个规规矩矩却经常“答非所问”，你会怎么选？