「多模态开发」共找到 2469 篇相关文章
快手&中科院 | 提出多模态奖励模型：R1-Reward，比SOTA模型提升5%-15%！
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但现有强化学习算法用于训练存在问题。快手、中科院等团队提出 R1 - Reward，在基准上比 SOTA 提升 5% - 15%，还在快手业务场景成功应用。
用嘴聊出来了一个 APP：实测「码上飞」语音开发有多离谱
本文实测「码上飞」AI 开发平台，它让用户用对话或语音描述需求，AI 就能做出应用。测试了美甲预约、AI 生图、私域自媒体知识付费小程序三个场景，它表现出色，大幅压缩开发成本，助普通人跨过技术门槛。
国产王炸！上海AI Lab开源Lumina-DiMOO，开创多模态理解与生成新范式
上海人工智能实验室等多机构推出多模态生成与理解统一模型Lumina - DiMOO，采用全离散扩散架构。它解决传统多模态架构问题，有全离散扩散建模等四大创新，性能在多基准测试中领先，应用前景广。
想做成好的AI应用，先从把它砍成“一小时版本”开始「吴恩达老师开发心法」
吴恩达老师分享AI开发实用建议，若开发时间有限，应缩减项目范围，直至能在现有时间内完成。如他将“观众模拟器”项目精简，在短时间构建基础版本，获多方面收获。
前端工程化演进之路：从手工作坊到AI驱动的智能化开发
本文回顾前端开发从jQuery到AI的变革，剖析工程化演进、性能优化进化，展示AI与前端深度融合新范式。还预测未来趋势，为开发者提供成长路径指导，强调工程化、性能优化、AI应用及持续学习的重要性。
清华、西交联合开源发布了Cheers : 一条更简洁、更高效的统一多模态路线
清华、西交联合开源发布CHEERS，提出面向统一多模态理解与生成的架构路线，在保持系统简洁前提下，统一理解与生成任务，继承开源预训练模型知识，在多项基准测试中表现优异，还实现4× token压缩。
科学能力太强，这个多模态推理「六边形战士」被严重低估！Intern-S1开源登顶
7月26日，上海AI实验室发布并开源「书生」科学多模态大模型Intern-S1，其多模态能力全球开源第一，文本能力比肩一流，科学能力国际领先。它开创「通专融合」新范式，重构科研生产力，引发国际关注。
ICLR 2026｜滑铁卢大学联合可灵提出UniVideo：统一视频理解、生成、编辑多模态
滑铁卢大学与快手可灵团队提出 UniVideo，是支持视频理解、生成与编辑的多模态模型。它采用双流架构，结合 MLLM 与 MM - DiT 能力，统一 10 个多模态任务，在多项基准超现有方法，代码已开源。
答案正确，推理就可靠吗？V-Rubrics用35万条细粒度准则细化多模态强化学习奖励
本文介绍南洋理工大学等机构研究团队提出的V-Rubrics方法，解决多模态推理中结果正确但推理错误的奖励分配误区，通过35万条细粒度准则拆分奖励计算，有效提升模型性能，论文已被EMNLP 2026主会接收，代码与数据已开源。
深度解析大模型技术演进脉络：RAG、Agent与多模态的实战经验与未来图景
大模型作为产业变革核心引擎，RAG、Agent与多模态技术重塑AI与现实交互边界。本文解析技术演进脉络、实战经验与未来图景，介绍三者在各领域应用及面临挑战，为产业升级提供指引。