「多模态代码生成」共找到 4163 篇相关文章
李飞飞World Labs最新判断:AI写完代码,下一步是「写世界」?
这篇来自 World Labs 的博客探讨了 AI 参与空间创作和现实世界任务时的通用接口,认为是 3D 。它像代码一样可结构化表达,还分析了神经图形学、模拟引擎的作用,并介绍了相关项目。
商汤科技与南洋理工大开源空间智能多模态SOTA模型
商汤科技与南洋理工大学构建800万量级三维空间数据集,训练出开源SOTA多模态基础模型SenseNova - SI系列。该系列模型在多个权威测试中表现出色,部分超越GPT - 5,还展现出泛化等能力,且能赋能具身智能。
Discrete Tokenization:多模态大模型的关键基石,首个系统化综述发布
近年来,人们关注将LLM能力扩展至非文本模态,Discrete Tokenization成关键方案。但现有研究缺系统总结,香港科技大学等团队发布首个相关系统化综述,梳理技术脉络、方法及挑战,给出未来研究方向。
被低估的ChatGPT新功能,10分钟搞定DeepSeek代码库深度研究
ChatGPT悄悄上线直连Github新功能,能自动读取、解析并总结整个GitHub仓库,可快速输出专业研究报告,应用场景广,还能避免“幻觉”,Plus用户即可用,开启全新研究模式。
答对了却没看图?EASE给多模态RLVR装上「视线校正器」
强化学习与可验证奖励提升视觉语言模型推理能力,但存在答案奖励只知对错、不知证据区域问题。哈工大等团队提出EASE,把标注证据区转为目标分布,监督空间注意力,推理无额外标注,实验成绩优异。
盘点2025年全球宕机事件,还有不用AI写代码的公司吗?
2025年Cloudflare、AWS等轮番宕机,“连坐”半个互联网。AI编程全面普及,虽提高效率,但可能让宕机更易发生、难提前发现。宕机最爱发生在变更后,AI编程使改动频繁,还让人类理解系统比例下降。
微软研究院BioEmu登上Science,用生成式AI重塑蛋白质功能研究
7月10日,微软研究院AI for Science团队在《Science》发表成果,提出生成式深度学习模型BioEmu,结合多类数据训练,能模拟蛋白构象变化,有多项核心创新,已开源,未来将拓展应用场景。
看一眼代码就中毒?Clawdbot惊现隐形越狱,AI工具变黑客
Clawdbot多次改名仍火爆,斩获10万GitHub星标。它适应性强,低配置硬件也能运行,可用于多种应用。但它自主性强,能自我完善、赚钱,也带来安全风险,如隐形越狱植入恶意代码。
ICML 2025 Spotlight | 新理论框架解锁流匹配模型的引导生成
西湖大学冯睿骐、吴泰霖等针对流匹配模型能量引导算法难题,推导新理论框架,提出三大类实用算法,给出性能分析与比较,为流匹配引导采样及生成模型应用提供理论基础。
句子级溯源+生成式归因,C²-Cite重塑大模型可信度
在人工智能发展背景下,大模型内容可信度成焦点。北邮百家AI与小米团队提出溯源大模型C² - Cite,首创上下文感知归因生成技术,解决现有归因模型缺陷,已被WSDM 2026收录。