「双视觉编码器架构」共找到 2408 篇相关文章
清华朱军团队Nature Machine Intelligence：多模态扩散模型实现心血管信号实时全面监测
清华朱军等团队提出多模态生成框架 UniCardio，在单扩散模型中实现心血管信号去噪、插补与跨模态生成。它采用扩散模型和 Transformer 架构，结合持续学习范式，实验表现优，有望用于多领域。
1300亿美元，买断AGI未来？OpenAI完成5千亿股改，奥特曼0股权
OpenAI完成架构重组，非营利的OpenAI基金会手握1300亿美元股权掌控营利部门。CEO奥特曼直播分享诸多重要内容，如算力目标、研发自动化AI研究员计划等，还谈及平台战略、隐私等议题。
Karpathy 评 DeepSeek-OCR：分词器必须消失！马斯克：光子才是 AI 的终极语言
Andrej Karpathy 发长文讨论 DeepSeek - OCR 论文，提出图像输入比文本更高效，还表达对分词器的厌恶，认为其必须消失。马斯克称 AI 主要交互将是视觉。开发者分享实践经验，也有人提出质疑。
突破长视频生成瓶颈：南大、TeleAI推出全新AI生成范式MMPL，让创意一镜到底
当前AI长视频生成面临质量骤降、细节崩坏、生成低效等问题。南京大学联合TeleAI推出MMPL新范式，首创“宏观规划、微观执行”双层生成架构，实现分钟级高质量长视频稳定生成，效率显著提升。
南洋理工、北大、上海AI实验室开源长记忆世界模型
目前世界模型模拟方法在维持长期一致性上有挑战，南洋理工大学、北京大学王选计算机技术研究所、上海人工智能实验室联合开源长记忆世界模型WORLDMEM，介绍了其记忆机制、基础架构、训练技术及检索策略等。
马斯克Grok 4正式发布：世界最大AI超级计算机就训练了这？
Grok 4公开基准测试有进步，但在高级推理测试表现差，视觉理解仍是短板。性能提升多靠整合符号工具，无重大技术创新，‘幻觉’问题没实质进展，xAI官方对道德对齐信心不足。
清华SageAttention3，FP4量化5倍加速！且首次支持8比特训练
清华大学陈键飞团队提出针对BlackWell架构的SageAttention3，实现5倍于FlashAttention的推理加速，首次支持8比特训练。在多种大模型上保持端到端精度，代码将分别于6、7月开源。
ICML'25 | 告别手动SFT！一句话得到你的专属大模型LoRA
传统微调方法开销大、部署难，Text-to-LoRA (T2L) 框架应运而生。它基于自然语言指令对 Transformer 模型即时适配，有三种架构变体，采用两种训练方法，实验显示其在多维度表现有效。
BLIP3-o统一图像生成与理解，多模态融合趋势显现
BLIP3 - o致力于统一图像理解和生成、提升生成质量和效率。它融合自回归与扩散模型，采用CLIP + Flow Matching架构等技术亮点。经训练，在图像理解和生成任务表现出色，指令微调效果显著。
腾讯AngelSlim升级，首个集LLM、VLM及语音多模态为一体的投机采样训练框架，推理速度飙升1.8倍
随着大模型应用成本与延迟问题凸显，腾讯混元升级 AngelSlim 训练框架，将投机采样技术拓展至全模态场景。它以 Eagle3 架构让推理速度最高飙升 1.9 倍，还具全模态训练、面向部署等亮点，有开源代码。