「视觉文本压缩」共找到 1202 篇相关文章
腾讯混元AI Infra如何优化Hy3 Preview：一次大模型推理性能提升的技术拆解
文章聚焦腾讯混元AI Infra对Hy3 preview模型的推理性能优化。从算子优化与融合、并行策略等五大维度，剖析技术思路、算法及收益，如Attention算子单batch长文本最高加速2.95x，还提及后续显存优化等工作。
打破具身世界模型可执行性鸿沟 ！港中深-跨维智能团队提出EVA框架，用强化学习让视频世界模型真正“动”起来
近期，利用视频生成模型为机器人构建“世界模型”成热门路线，但存在“可执行性鸿沟”。港中深 - 跨维智能团队提出 EVA 框架，用强化学习优化视频生成，实验显示其能提升视觉规划、仿真任务成功率及真实部署稳定性，还有数据合成潜力。
RAG技巧与底层代码剖析
文章深入剖析 RAG 技巧与底层代码，从用 Python 基础库构建 RAG 系统，到多种优化方法如上下文增强检索、添加上下文块标题等，还涉及查询改写、重排序等技术，最后介绍了上下文压缩、反馈机制等提升系统效率和质量的方法。
给机器人一个会预测未来的Critic，VLA强化学习直接起飞
OpenMOSS团队开源的World Critic Model（WCM），解决了视觉 - 语言 - 动作模型强化学习（VLA - RL）中批评家模型（Critic Model）仅依赖单帧观测打分的问题。WCM让Critic学习预测执行动作后的潜在状态，代码等全开源，验证效果显著。
编程新王Composer 2.5来了，逼近Opus 4.7！成本仅为1/10
Cursor推出全新AI编程模型Composer 2.5，在部分编程基准测试上接近Claude 4.7 Opus和GPT - 5.5，运行效率最高提升10倍，成本仅为竞品一小部分。其采用定向文本反馈RL等机制，还与SpaceXAI合作冲击百万H100集群算力。
准确回答视频细节！11B模型挑战视频理解「证据级」任务，开源可商用
近日，复旦大学邱锡鹏教授领衔的OpenMOSS团队联合模思智能开源11B参数的多模态视觉理解模型MOSS-VL。它能准确回答视频里可被验证的细节、时间、过程和空间关系，有六项证据级能力，架构设计独特，采用Apache2.0开源许可。
美国模型长期霸榜的LMArena，出现了一个国产模型
2025 年底，中美 AI 阵营发展路径有区分，美国多是强模型加工具链，中国在多方面发力。12 月 23 日 LMArena 更新文本榜，百度文心新模型 ERNIE - 5.0 - Preview - 1203 以 1451 分登上榜单，成中国第一且是前 20 名里唯一非美国模型。
大模型外挂“三维物体知识库”来了，大幅增强机器人长程自主操作能力
现有视觉语言大模型（VLM）能让机器人理解指令，但在操作中缺三维空间知识。近日研究提出 RAM 框架，它像“三维物体知识库”，为 VLM 补充空间知识，经 14 项实验验证其操作能力，还探索了在铰接与柔性物体操作中的应用。
5秒出4张2K大图！阿里提出2步生成方案，拉爆AI生图进度条
阿里智能引擎团队针对Qwen最新开源模型，将SOTA压缩水平从80 - 100步前向计算骤降至2步，速度提升40倍，5秒可出4张2K高清大图。已发布Checkpoint，集成到呜哩AI平台。文章还分析传统蒸馏方案问题并介绍团队改进策略。
密室逃脱成AI新考场，通关率不足50%，暴露空间推理短板丨清华ICCV25
清华大学团队受密室逃脱游戏启发，提出EscapeCraft：一个3D密室逃脱环境，用于评估多模态大模型在视觉环境中完成复杂任务推理的能力。该论文已入选ICCV 2025。研究评测了多个热门模型，发现它们在推理和探索行为方面存在诸多问题。