突破开放世界移动操作!首个室内移动抓取多模态智能体亮相,微调模型真实环境零样本动作准确率达 90%

上海人工智能实验室联合新加坡国立大学、香港大学等机构的研究团队提出OWMM-Agent,首个专为开放世界移动操作设计的多模态智能体。通过仿真器合成数据微调大模型,在真实环境中实现零样本单步动作预测90%的准确率。

通杀主流LLM!用知识图谱“撬开”大模型安全门,黑盒越狱新范式HBS-KGLLM发布

南京航空航天大学团队提出HBS-KGLLM框架,通过增强知识图谱挖掘有害信息结构化知识,实现有效探测LLMs的安全性能。该方法成功率高、成本低,并已在多款主流模型上测试表现优异。

打破多模态数学推理瓶颈:港中文MMLab发布MINT-CoT,将细粒度视觉推理链引入数学领域

港中文 MMLab 提出的新方法 MINT-CoT,通过引入‘视觉交错思维链’实现细粒度视觉与文本推理融合,在多个基准数据集上刷新 SOTA,显著提升多模态大模型在数学视觉任务中的表现。