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MiniCPM-o-2.6
MiniCPM-o-2.6
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清华大学与英伟达的具身AI评估：Gemini领先，GPT落后
来自国立清华大学和英伟达的研究人员开发了一个名为VLM-AR3L的新框架，用于评估视觉语言模型（VLMs）在具身智能任务中的性能。在他们的研究中，Gemini 2.0在各种任务中表现强劲，而GPT-4.1则显示出局限性。该框架通过使用VLMs进行离线标注，并训练更小、更轻量级的网络以实现实时指导，从而解决了高API成本和延迟的挑战。VLM-AR3L结合了绝对奖励和相对奖励，为强化学习代理提供全局方向和细粒度进度评估。
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AI模型MAviS利用多模态数据辅助鸟类物种识别
研究人员开发了MAviS，这是一种用于理解鸟类物种的多模态对话AI。该系统利用了一个新的数据集MAviS-Dataset，该数据集结合了1000多种鸟类的图像、音频和文本数据。基于该数据集构建的模型MAviS-Chat在物种特定问答和场景描述方面，表现优于现有模型。此外，还创建了一个基准MAviS-Bench来评估这些能力。