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HyperEyes:从「搜得更深」到「搜得更宽」,并行多模态搜索智能体的效率革命

HyperEyes:从「搜得更深」到「搜得更宽」,并行多模态搜索智能体的效率革命

HyperEyes:从「搜得更深」到「搜得更宽」,并行多模态搜索智能体的效率革命

现有的开源多模态搜索智能体普遍受困于「裁剪 - 再搜索」的串行处理模式,面对多目标时往往陷入交互冗长、错误级联累积的泥沼。

来自主题: AI技术研报
6164 点击    2026-05-20 09:52
跨越落地鸿沟!清华长三院发布首个真实场景AI竞技场,实战谁是最佳?

跨越落地鸿沟!清华长三院发布首个真实场景AI竞技场,实战谁是最佳?

跨越落地鸿沟!清华长三院发布首个真实场景AI竞技场,实战谁是最佳?

攻克AI落地难题,清华团队推出RWAI框架与真实场景竞技场,通过标准化人机交互、任务集机制与人类反馈体系,显著提升产业应用效率。平台已实现落地周期缩短70%以上,并为AI开发者和企业提供了可复制的最佳实践。

来自主题: AI技术研报
6883 点击    2026-05-20 09:52
高潮从第几秒开始?GaMMA 让多模态大模型真正「听懂」音乐时间线

高潮从第几秒开始?GaMMA 让多模态大模型真正「听懂」音乐时间线

高潮从第几秒开始?GaMMA 让多模态大模型真正「听懂」音乐时间线

大模型的能力边界正在不断拓展,从文字到视觉,再到音频,全模态理解已渐成现实。然而,当你问一个多模态大模型「这首歌的高潮从第几秒开始?」或者「第 30 秒之后乐器编配发生了什么变化?」,得到的往往是一个模糊甚至错误的回答。

来自主题: AI技术研报
6894 点击    2026-05-20 09:51
LLM近期重大架构进化一览:从Gemma 4到DeepSeek V4

LLM近期重大架构进化一览:从Gemma 4到DeepSeek V4

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过去一段时间,很多人对大模型都有一个明显感受:token 总是不够用。

来自主题: AI技术研报
7569 点击    2026-05-19 15:32
伯克利神作背刺OpenAI:持续学习才是真神!

伯克利神作背刺OpenAI:持续学习才是真神!

伯克利神作背刺OpenAI:持续学习才是真神!

伯克利等发布FST框架:通过快慢分层解决大模型持续学习死局。

来自主题: AI技术研报
8381 点击    2026-05-19 15:31