3710亿数学Tokens！全球最大开源数学数据集MegaMath震撼发布，碾压DeepSeek-Math
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最近，由 Anthropic 推出的 Computer Use 利用基于多模态大模型的智能体操控电脑完成各种任务，让人们为之兴奋，也带动了学术界与工业界在 OS Agents 相关领域的研究与发展。浙
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射学影像是现代医疗诊断的关键，每年全球约有 80 亿次影像检查。随着 AI 技术的快速发展，医学视觉语言模型 (VLM) 在放射学任务中显示出良好的前景，但大多数现有的 VLM 仅产生最终答案而不展示
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本文系统总结了多语言大模型的相关工作，探讨了跨语言大模型对⻬⽅法，包括参数调整对⻬和参数冻结对⻬。同时该综述也涵盖了多语⾔⼤模型的训练数据和未来⽅向，希望帮助研究者全面了解多语言大模型的研究现状。该工
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独木不成林，但“人多嘴杂”也未必是好事！随着基于大型语言模型（LLM）的多智能体系统逐渐成为解决复杂问题的主流方案，一个令人头疼的问题也随之而来：多智能体之间的通信冗余。想象一下，一个团队里每个人都想
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阅读全文为什么你在国内高校实验室里发不出顶会顶刊？
搞科研，最怕的就是每天“眼睛读文献，脑袋想方案”。以为只要文献读的够多，准备就足够充分，就能找到好选题，写出好文章。实际上是在用“勤奋读文献”掩盖“不敢开始干”的焦虑。过来人都知道：科研成果是干出来的
阅读全文静态油画秒变动态视频！西安交大等提出「无需训练」的绘画动态化新范式
随着人工智能技术的飞速发展，图像到视频（I2V）生成已成为艺术与科技融合的前沿领域。然而，现有方法在将静态绘画转化为动态视频时，仍面临两大核心挑战：（1）不动：现有模型无法准确解读和执行文本提示中的运
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本文由加拿大滑铁卢大学魏聪、陈文虎教授团队与 Meta GenAI 共同完成。第一作者魏聪为加拿大滑铁卢大学计算机科学系二年级博士生，导师为陈文虎教授，陈文虎教授为通讯作者。近年来，视频生成技术在动作
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以 DeepSeek-R1 为代表的强化学习范式，近期在语言模型领域掀起了一次“推理革命”。而这一次，轮到视频了。最近，港中文联合清华团队正式发布了首个将 “R1 范式”系统性落地到视频推理领域的模型
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基于当前观察，预测铰链物体的运动，尤其是 part-level 级别的运动，是实现世界模型的关键一步。尽管现在基于 diffusion 的方法取得了很多进展，但是这些方法存在处理效率低，同时缺乏三维感
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万物皆卷的时代，升学、就业的竞争越来越激烈，想要保研、申博、进大厂，没有高质量论文在手就相当于“裸奔”！尤其是这个人人惶恐又内卷的时代，想要抓住点什么来增强安全感。有一份拿得出手的成绩——发论文的数量
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你是否想过，未来的机器人如何真正理解并完成我们日常生活中的各种复杂任务？想象一下这样的场景：你走进厨房，告诉家中的机器人：“帮我用微波炉热一下碗里的饭。”对人类来说，这似乎再简单不过，但机器人要真正理
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在 InternVL-2.5 上实现 10 倍吞吐量提升，模型性能几乎无损失。最新 1-bit 多模态大模型 KV cache 量化方案 CalibQuant 来了。通过结合后缩放和校准方法，可显著降
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随着人工智能领域的不断发展，深度学习模型在多个任务中展现出强大的能力，尤其是在大规模语言模型（LLMs）和多模态大语言模型（MLLMs）中。最近，DeepSeek R1 的提出引发了对强化学习（RL）
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在大语言模型（LLMs）检索增强生成（RAG）技术快速迭代的今天，一个根本性难题始终存在困扰 RAG 的可信生成：当模型参数记忆与外部检索知识冲突时，如何实现知识依赖的精准调控？目前方法只能依赖大模型
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