北大等出品，首个多模态版o1开源模型来了——代号LLaVA-o1，基于Llama-3.2-Vision模型打造，超越传统思维链提示，实现自主“慢思考”推理。在多模态推理基准测试中，LLaVA-o1超越其基础模型8.9%，并在性能上超越了一众开闭源模型。新模型具体如何推理，直接上实例，比如问题是:减去
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现在的国产AI应用，一口气看好几分钟的视频，都可以直接做推理和解析了!瞧~只需“喂”上一段柯南片段，AI就摇身一变成“名侦探”做剖析:它会对整个视频的内容先做一个总结，再按照秒级，对视频片段做内容上的推演。商汤科技联合创始人杨帆认为:银河通用合伙人、大模型负责人张直政表示:除此之外，上海交通大学副教授闫维新对这个问题的看法是:总言之，商汤作为国�
快科技4月16日消息，据报道，可灵AI在北京举行灵感成真”2.0模型发布会，正式发布可灵2.0视频生成模型及可图2.0图像生成模型。据介绍，可灵2.0模型在动态质量、语义响应、画面美学等维度保持领先；可图2.0模型在指令遵循、电影质感及艺术风格表现等方面显著提升。3月27日，全球AI基准测试机构Artificial Analysis发布了最新的全球视频生成大模型榜单，快手可灵1.6pro（高品质模
今年2月初，谷歌发布的Gemini2.0Pro支持200万上下文，震惊了整个大模型领域。仅过了2个月，Meta最新开源的Llama4Scout就将上下文扩展至1000万，整整提升了5倍开启千万级时代。根据实验数据显示，Llama4Behemoth在MMLUPro、GPQA、MATH-500等测试的数据比GPT-4.5、ClaudeSonnet3.7、Gemini2.0Pro更好。
多模态理解领域当前已成了各家AI大模型公司“军备竞赛”的关键点之一，国内外知名AI大模型公司都争相通过发布最先进的多模态大语言模型展现其在多模态理解领域的前沿能力。近期，上海AI实验室推出了其最新的多模态大语言模型InternVL3 系列，相比上一代InternVL2. 5 模型，该模型展现出卓越的多模态感知和推理能力，同时进一步扩展了其工具使用、GUI代理、工业图像分析等
这是《窄播Weekly》的第52期，本期我们关注的商业动态是:当大厂的AI竞争策略开始倾斜向应用场景，多模态能力和代理执行成为两个焦点。大模型落地C端场景的核心，就是让大模型的能力越来越接近人。沿着这个主旋律，可以划分出两个进化方向:一个是持续降低用户与大模型进行有效沟通的难度;另一个则是让大模型具备执行更复杂任务的能力。前者的实现，需要给到大模型多
本期《窄播Weekly》聚焦AI大厂竞争策略向应用场景倾斜的趋势，重点分析了多模态能力和代理执行两大发展方向。文章指出，大模型落地的核心在于让人机交互更自然，具体表现为：1）通过多模态技术降低用户使用门槛，如阿里夸克新推出的"拍照问夸克"功能；2）通过代理执行提升复杂任务处理能力，如字节、百度等推出的通用Agent产品。国内外厂商路径差异明显：国�
欢迎来到【AI日报】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南，每天我们为你呈现AI领域的热点内容，聚焦开发者，助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。新鲜AI产品点击了解:https://top.aibase.com/1、阿里巴巴已宣布全面支持MCP协议腾讯紧随其后近日，中国人工智能领域迎来技术标准的变革，ModelContextProtocol成为国内AI生态的事实标准。12.英伟达发布Llama3.1NemotronUltra253B，性能�
在产业智能化进程中，如何高效融合企业专有知识资产，构建领域专属认知引擎，是企业迈向智能决策与高效运营的关键。然而，传统检索增强生成(RAG)技术受限于语言单模态处理能力，仅能实现文本知识库与文本查询之间的浅层理解，难以满足复杂业务场景的需求，在实际应用中暴露出两大缺陷:信息表征缺失:忽略知识库中多模态富文档的视觉语义信息，如版面结构、图表关�
UC伯克利和艾伦实验室的最新研究表明，推理模型无需依赖冗长的思考过程也能有效工作。研究人员提出的"无思考(NoThinking)"方法通过简单提示直接生成解决方案，跳过了传统推理模型中的显性思考步骤。实验证明，在低资源(低token数量、少模型参数)或低延迟情况下，NoThinking方法的表现优于传统思考方式，能减少token使用量并提高推理速度。该方法在数学问题解决、编程和形式定理证明等任务中表现优异，尤其在资源受限时优势更明显。研究还发现，结合并行计算扩展后，NoThinking能进一步提升性能，在保持准确性的同时显著降低延迟和计算成本。这一发现挑战了"推理模型必须依赖详细思考过程"的传统认知。
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