「多模态理解」共找到 1546 篇相关文章
谷歌T5Gemma重燃架构之战！「套壳」反杀Gemma本尊，9B推理快得离谱
2023年以来大模型战场由decoder - only架构主导，Google双线出击。T5Gemma重燃encoder - decoder架构战火，性能提升显著；MedGemma坚守decoder - only路线，强攻医疗多模态，击穿闭源壁垒，打响开源反击战。
奶牛版 Oura 估值 10 亿美金，AI+PDF 让它拿了 1700 万美金融资
市场上多数AI PDF产品是ChatPDF模式，用于C端。企业关键非结构化数据多在PDF等传统载体中，难以获取。硅谷工程师做的Extend AI产品，获1700万美金融资，解决传统文档处理难题，打造平台。
10 人 1600 万美金 ARR，华人团队 OpenArt 用了这 11 个 AI 技术栈
华人团队 OpenArt 10 人团队做到 1600 万美金 ARR，CEO Coco Mao 分享经验。包括找准定位，聚焦三类核心用户；用程序化 SEO 实现增长；战略转型做视觉故事讲述；解决角色一致性问题，还介绍多方面技术栈。
AI Agent已过时？OpenAI亮出王牌Deep Research！
浙江大学一篇综述论文《A Comprehensive Survey of Deep Research》系统性梳理了Deep Research赛道。它是一类AI系统，其背后的Agent范式可迁移到各场景，文章介绍了其技术、架构、应用及面临的挑战与未来方向。
开源RAG又添新军！港大开源多模态RAG神器，多文档格式统一解析、知识图谱索引与混合检索！
在AI信息检索领域，传统RAG系统难处理复杂文档。港大数据智能实验室开源RAG - Anything，可提供端到端解决方案，能多格式解析、构建知识图谱和混合检索，优势显著。
困在平台算法里，内容创作做流量到底还重不重要？【必看】
白杨SEO结合多件事，探讨内容创作做流量是否重要。指出平台算法以内容分发推荐为主，创作者是否被困取决于自身信息获取方式，AI时代创作者仍重要，还给出破局平台推荐算法的三条建议。
开启端侧长文本时代！面壁全新架构，让小钢炮最快提升220倍
2025智源大会上，面壁智能发布MiniCPM 4.0模型，实现行业首个系统级上下文稀疏语言模型创新。它在端侧推理任务上表现出色，降低缓存需求，提高运行效能，还进行多维度架构创新，是AI领域探索高效率语言模型的里程碑。
Meta首席科学家LeCun：当前 AI 模型缺乏四项关键人类智能特质
在巴黎AI行动峰会上，Meta首席AI科学家Yann LeCun提出智能四项标准，指当前主流AI系统尤其语言模型在这些方面不足。他认为业界‘组合式’增强是‘功能修补’，介绍Meta‘世界模型’及V-JEPA模型。
图灵奖得主杨立昆：中国人并不需要我们，他们自己就能想出非常好的点子
本文是对图灵奖得主杨立昆的访谈，他批判当前大语言模型局限性，指出难以靠扩大规模达人类水平AI。还强调理解世界需非生成式架构，如JEPA。同时以DeepSeek为例，称开源发展更快，中国人能想出好点子。
openJiuwen协同昇腾打造智能体「算力亲和」技术，首token时延砍半，推理存储占用下降25%
传统推理引擎难以理解 Agent 任务状态，导致推理时延久、显存占用高等问题。openJiuwen 协同昇腾打造智能体「算力亲和」技术，建立语义协同机制，优化 KV Cache 管理，提升 Agent 系统运行效率。