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多模态大模型理解真实世界的水平到底如何？有新基准来衡量了。就在最近，小红书和上海交通大学联合提出 WorldSense，一个全新的基准测试，用来评估多模态大模型（MLLMs）的多模态真实场景理解能力。
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在学术研究中，综述论文是帮助研究者快速了解某一领域发展现状的重要文献。然而，随着计算机科学等领域技术的飞速发展，每天新增的研究论文数量巨大，研究者在阅读、筛选和总结文献的过程中面临极大的挑战。如何提升
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随着多模态大模型（Large Multimodal Models, LMMs）的快速发展，其在语言、视觉等多领域展现出强大的理解能力。然而，近期 o1, R1, o3-mini 等推理模型的出现不禁使
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共情回复生成（ERG）旨在生成具有情感共鸣的回复，但现有研究局限于单一文本模态，未能充分利用多模态情感表达。为此，西安电子科技大学与新加坡国立大学以及南洋理工大学团队联合提出多模态共情回复生成（MER
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独木不成林，随着基于大型语言模型（LLM）的智能体（agents）的发展，人们愈发意识到单个 LLM 和 Agent 的局限性。受到人类团队分工协作的启发，将多个 LLM 驱动的智能体组合成一个团队，
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