「多模态视觉理解模型」共找到 1928 篇相关文章
Prompt | 人生金句炼金术师
作者分享“人生金句炼金术师”提示词,用其将平凡瞬间转化为哲理金句,如“想减肥没开始”“等红绿灯”等场景。给出不同风格卡片提示词,实测Gemini 2.5 Pro效果更好,还介绍了动态视觉图谱提示词。
独家解读|2025年AI五大趋势与底层数据革命
2025 年 AI 发展重心转移,高质量数据成新基石。本文解读五大技术趋势,如多语种 TTS 与全双工交互、多模态大模型等,还介绍了各趋势的数据需求及数据堂提供的相应数据服务方案。
DeepSeek倒逼vLLM升级!芯片内卷、MoE横扫千模,vLLM核心维护者独家回应:如何凭PyTorch坐稳推理“铁王座”
本文介绍了vLLM的发展,自开源后成科技公司首选推理引擎。因DeepSeek发布,团队转向其模型特性优化;还参与各芯片支持工作。vLLM靠PyTorch支持多硬件,同时拓展到多模态推理,面临竞争仍保持优势。
BookRAG:专治各种「层次化复杂」文档
BookRAG专为处理层次化复杂文档而生。传统RAG有两大盲区,而BookRAG在多模态长文档基准上刷新SOTA。它采用BookIndex×Agent - based Retrieval技术方案,效率高、可扩展性强,兼顾高精度、高召回、低成本。
如何用好 Codex?OpenAI 内部实践指南:7 个最佳应用场景,6 个使用 Tips
OpenAI Codex团队在活动中称积极用Codex构建产品。文章介绍其7个应用场景,如理解代码、重构迁移等,还有6个使用技巧,像从提问模式开始、组织好提示等,展示了Codex在开发中的强大作用。
OpenAI 内部是怎么使用 Codex 的.pdf
文章基于对 OpenAI 工程师的采访和内部使用数据,汇总了 Codex 在 OpenAI 内部的使用案例和最佳实践。展示其在代码理解、重构迁移等七大场景的应用,还给出使用的最佳实践,认为未来潜力大。
顶级邪修再战 Nano Banana Pro ,超多玩法,太猛了这玩意!
谷歌发布 Nano Banana Pro 模型,将图片模型能力推向顶峰,支持中文。它能生成准确视觉内容、多语言文本,可混合多元素,支持多分辨率。经测试,其各方面表现出色,应用场景丰富,版权限制宽松,三方应用和谷歌官方均可使用。
18岁华人开源成果,火爆具身智能赛道
18岁华人小哥Eddy Xu的初创公司Build AI开源了有史以来最大的人类为中心数据集Egocentric - 10K,含10亿帧画面,规模是同类的100倍,场景扩展至工厂。不过其缺乏多模态信息,且human - centric路线也有局限。
2.4万亿参数原生全模态,文心5.0一手实测来了
文心5.0正式发布,主打原生全模态,支持全模态输入和输出。官方测试显示其多维度表现突出,在LMArena文本排行榜并列全球第二。实测其理解精细、能捕捉细节,技术上采用自回归统一结构和超大规模混合专家架构。
基于 Gemini 模型做 SEO Agent 简单实战
作者参加 Google I/O 大会后,受 James 用 AI 做 SEO 启发,尝试基于 Google 的 Gemini 2.5 Pro 模型制作 SEO 智能体。介绍数据获取方法,构建 3 个 Agent 进行分析、提建议和输出报告,Gemini 负责理解决策,适合出海企业。