「多模态框架」共找到 2418 篇相关文章
15.1k，谷歌Notebook LM本地开源替代！
Open Notebook是开源、本地化且重隐私的Google Notebook LM替代方案。它支持超16家供应商，能整理多模态内容、生成专业播客，在多方面比Google Notebook LM更具优势。
抛弃“级联”架构！快手OneRec用大模型重构推荐系统，服务成本降至1/10
传统级联式推荐架构有瓶颈，快手用OneRec重构推荐链路，服务成本降至1/10。文中介绍OneRec架构、Tokenizer方案、强化学习奖励设计，还提及优化及多模态联合训练方向。
Meta提出数据筛选的理论：何时“少即是多”成立？
Meta针对机器学习领域‘少即是多’悖论提出理论框架，用高维统计等方法推导测试误差缩放定律，揭示数据筛选‘相变’条件，为实践提供指导，还重新定义‘数据效率’意义。
谷歌推出 LLM-Evalkit，为提示词工程带来秩序与可衡量性
谷歌推出基于 Vertex AI SDK 的开源框架 LLM - Evalkit，让大语言模型提示词工程更有序可衡量。它整合实验、测试等环节，与谷歌云工作流集成，有无代码界面，已在 GitHub 发布。
论文秒变PPT！西湖大学AGI Lab推出Auto-Slides，科研汇报难度骤降
西湖大学AGI Lab推出Auto - Slides，输入论文PDF可自动生成演示文稿，支持自然语言交互修改。它采用多智能体协作框架，经实验验证优势明显，有望用于学术会议等场景，助力知识传递。
全球首个真实世界具身多模态数据集，它石智航交卷，比特斯拉还早6个月
它石智航发布全球首个大规模真实世界具身VLTA多模态数据集WIYH，将于2025年12月开放。该数据集突破大，特点鲜明，优势明显，其发布填补数据空白，奠定以人为本范式。
提速30倍，Meta重新定义了新一代RAG！
LLM时代，RAG成知识密集型任务标准范式，但处理长上下文时面临延迟高、内存贵问题。Meta超级智能Lab针对RAG特殊结构优化，提出REFRAG框架，有独特训练策略，实验效果显著。
2.1K Star 本地实时数字人！阿里开源低延迟数字人系统，2.2秒实时响应！
阿里在GitHub开源轻量本地实时数字人对话系统OpenAvatarChat，摆脱高性能硬件依赖等问题。它平均回答延迟2.2秒，有100+预置形象，支持多模态交互，提供多种部署方式，适配多场景。
又一个Kimi K3下周开源！Qwen3.8-Max编程、办公、科研都能自己干了
Qwen3.8-Max是Qwen家族迄今最强模型，2.4万亿参数，下周将开源权重。它在多项基准测试中表现出色，能连续自主工作数天，在编程、办公、科研、长周期任务、多模态等方面全面提升。
LangFlow: 挑战离散扩散，探索下一代语言模型新范式
UIUC Ge Liu团队发布《LangFlow: Continuous Flow Matching for Large Language Models》，回归连续扩散架构。研究指出连续扩散受挫非先天缺陷，经优化，LangFlow让连续扩散在标准基准追平离散扩散，为多模态统一架构打通底层路线。