技术博客

上海交通大学与上海人工智能实验室联合推出MM-HELIX系统，旨在提升多模态大型模型在复杂推理任务中的表现。该系统创新性地引入AHPO（Adaptive Hierarchical Process Optimization）技术，使模型具备“反思”与“复盘”能力，能够动态评估并优化推理路径。MM-HELIX通过多层次反馈机制，在视觉-语言理解、跨模态推理等任务中显著提升了准确率与可解释性，为多模态人工智能的发展提供了新范式。