「模态代沟」共找到 167 篇相关文章
当具身智能遇到“大脑”瓶颈，一家国家队公司决定拆掉围墙共筑基石｜甲子光年
2月28日“启智涌现”开发者大会举行，启智机器人试图解决行业软硬件耦合深等矛盾。它打造通用技术底座，用大衍数据平台等构建技能进化引擎，还以新商业模式构建生态飞轮，推动机器人融入各行业。
《多模态大语言模型技术发展报告》正式发布 | 中科算网算泥社区
2月5日，中科算网算泥社区发布《多模态大语言模型技术发展报告》。报告回顾多模态大模型发展历程，剖析核心技术创新，展示应用实践，分析挑战与机遇，为各界提供参考，推动多模态AI技术发展。
震撼全网！3位00后夺200万大奖，卷走鹅厂顶级Offer
历经四个月，「腾讯广告算法大赛」战果揭晓，「Echoch」战队夺冠，另有两支战队杀入三甲，前十名全员获鹅厂Offer意向书。赛事揭示推荐系统正迈入「端到端生成」新纪元，各战队方案亮点多。
字节Lynx：从单张图像生成高保真个性化视频
字节推出高保真个性化视频生成框架Lynx，基于开源的Diffusion Transformer，引入ID - adapter和Ref - adapter，在基准数据集表现优异，能平衡身份保真度等，还可拓展至多模态和多主体。
UofT、UBC、MIT和复旦等联合发布：扩散模型驱动的异常检测与生成全面综述
多伦多大学、麻省理工学院等高校研究者合作完成长文综述，聚焦扩散模型在异常检测与生成领域的应用，梳理图像、视频等异常检测任务进展，提供分类体系，展望未来趋势。
多模态Qwen3-VL-Embedding开源&技术剖析
互联网内容多元，传统文本搜索引擎应对跨模态需求力不从心。阿里开源Qwen3-VL系列两大模型，Qwen3-VL-Embedding负责“海选”，Qwen3-VL-Reranker负责“决赛”，技术亮点多，实验表现优异。
超越ZIP的无损压缩来了！华盛顿大学让大模型成为无损文本压缩器
华盛顿大学SyFI实验室提出LLMc，利用大型语言模型进行无损文本压缩。基准测试显示其压缩率优于传统工具，且项目已开源。不过，当前版本存在效率、吞吐量等问题，应用范围也主要在自然语言。
音频大模型安全可信度的全面“体检”！6大维度，清华南洋理工联手打造
南洋理工和清华团队提出新框架AudioTrust，将ALLMs评估扩至六个核心维度，探究音频模态特有问题。目前基准及平台已开发，揭示了开源与闭源ALLMs在多维度的潜在风险。
这样更公平：用jina-reranker-m0为多模态文档打分重排
文章指出多模态搜索领域给文档综合评分难，因文本与图像评分缺乏可比性。2025年4月发布的jina - reranker - m0可解决此问题，其两阶段检索流程能显著提升召回率，对多模态AI系统设计有启发。
阿里云海外重磅发布 Qwen Cloud
5月26日，阿里云在新加坡面向全球发布Qwen Cloud。它为AI Agent而生，有Skills、CLI、Website三入口架构，一站式接入模型，覆盖六大模态，成本可控，开放多元生态，还启动黑客松活动。