韦伯区位问题源自一个经典的运筹优化问题，它首先由著名数学家皮耶・德・费马提出，后被著名经济学家阿尔弗雷德・韦伯（著名社会学家马克斯・韦伯的弟弟）扩展，在机器学习、人工智能、金融工程及计算机视觉等众多领域均有广泛应用。
对抗攻击，特别是基于迁移的有目标攻击，可以用于评估大型视觉语言模型（VLMs）的对抗鲁棒性，从而在部署前更全面地检查潜在的安全漏洞。然而，现有的基于迁移的对抗攻击由于需要大量迭代和复杂的方法结构，导致成本较高
2023年6月，理想汽车推出了自研认知大模型“Mind GPT”，它以“理想同学”App的形式出现在理想汽车的车机中，支持通过自然语言交流、发送指令。2024年，Mind GPT升级到3.0，带来了行业领先的自然语言任务执行功能。
近年来，视觉-语言-动作模型（Vision-Language-Action, VLA）在诸多机器人任务上取得了显著的进展，但它们仍面临一些关键问题，例如由于仅依赖从成功的执行轨迹中进行行为克隆，导致对新任务的泛化能力较差。
在人工智能快速发展的当下，这个问题有了新的答案——处理284张720P的图片。2023年12月，随着字节跳动发布最新的豆包视觉理解模型，AI领域又迎来一次"降维打击"：每千tokens的输入价格降至3厘，较行业常见价格低了整整85%。
过年关啦！阿里送上了今年最后一份礼物——
前脚大模型六小虎之一的智谱刚完成新一轮30亿的融资；后脚字节跳动发布豆包视觉理解模型、快手可灵1.6正式上线。
语言模型的发展已很难有大的突破了。
QVQ 在人工智能的视觉理解和复杂问题解决能力方面实现了重大突破。在 MMMU 评测中，QVQ 取得了 70.3 的优异成绩，并且在各项数学相关基准测试中相比 Qwen2-VL-72B-Instruct 都有显著提升。通过细致的逐步推理，QVQ 在视觉推理任务中展现出增强的能力，尤其在需要复杂分析思维的领域表现出色。
在大语言模型和 AIGC 的热潮下，科研人员对构建「视觉对话智能体」（Visual Chat Agent）展现出极大兴趣。其中，可实时交互的人像生成技术（Audio-Driven Real-Time Interactive Head Generation）是实现链路中极为关键的一环。
