「视觉 Tokenizer」共找到 1242 篇相关文章
刚刚,唐杰、杨强、杨植麟、林俊旸和刚回国的姚顺雨坐一起都聊了啥?
1月10日AGI - Next前沿峰会上,智谱AI唐杰、月之暗面杨植麟等大模型掌舵者及学界泰斗罕见同台。他们探讨AI从‘聊天机器人’进化为‘干活的智能体’,但解法各异,还在圆桌激辩多个敏感话题。
OpenAI:如何用 Codex 在 28 天内极速打造安卓版 Sora
OpenAI发布工程博客,揭秘用Codex不到一个月打造Sora安卓版应用的过程。这款应用上线首日冲至Google Play下载榜第一,24小时内用户生成超百万视频,开发过程耗约50亿tokens,崩溃率仅0.1%。
GPT-5.2果然反超谷歌Gemini 3 Pro!北大数院校友核心贡献
OpenAI在成立十周年推出GPT - 5.2,相比GPT - 5.1在多实用领域更强,视觉理解等能力提升。ARC - AGI测试中得分超谷歌Gemini 3 Pro。拆解其多方面能力,还介绍核心团队多为数学专业新面孔。
英伟达帮你省钱,让大模型推理「短而精」,速度快5倍
过去大模型推理追求长链思维,导致推理链长、Token消耗大、响应慢。英伟达研究院的DLER研究给出解决办法,通过强化学习优化方法让模型‘短而精’,推理长度减超70%且准确率不变,还适用于大模型。
混元3D开源端到端全景深度估计器,代码+精选全景数据已上线,在线可玩
全景深度估计在3D视觉领域日益受关注,但因全景数据稀缺、球面畸变问题,以往方法零样本泛化和效率不佳。腾讯混元3D团队提出DA²,通过数据扩充引擎和SphereViT架构,提升性能,展现SOTA表现。
理解帮助生成?RecA自监督训练让统一多模态模型直升SOTA
统一多模态模型在视觉理解和生成能力上不平衡,常理解强但生成弱。本文提出重建对齐(RecA)自监督后训练方法,不改动架构,用未标注图像训练,在多模型实验中提升性能,部分达SOTA。
英伟达新GPU,超长上下文/视频生成专用
在AI Infra Summit上,英伟达宣布推出NVIDIA Rubin CPX GPU,专为处理百万token级代码生成和生成式视频应用。它是首款为超大上下文AI量身定制的CUDA GPU,性能强且能效高,预计2026年底推出。
社区供稿 | 阿里国际Ovis2.5重磅发布:以小博大,刷新开源模型性能新高度
阿里国际发布多模态大模型Ovis2.5,在OpenCompass综合得分提升,保持SOTA水平。它在原生分辨率视觉感知等三方面突破,有9B和2B两版本,代码、模型等资源已开源,技术原理涉及架构、训练与数据。
小红书团队开源dots.ocr:文档解析新王者,性能比肩Gemini!
文档解析领域处理多语言复杂文档需高效能力,传统OCR工具存在不足。小红书HiLab开源多语言文档解析模型dots.ocr,基于1.7B参数视觉语言模型,性能达SOTA,单页PDF处理快,公式识别媲美大模型。
只提升2个点?我实测Claude 4.1后,发现官方在骗人
官方更新Claude 4.1,作者实测其与Claude4、DeepSeek R1在生成UI设计图、卡片、网页游戏开发等方面的能力。结果显示Claude 4.1进步大,尤其在理解提示词和视觉设计能力上,还能精细修改多文件。