「多模态学习」共找到 2200 篇相关文章
IEEE TAP|上海交通大学曹慧琳、南京大学任宇翔等：AI赋能电磁仿真：物理–数据混合驱动的PdEgatSCL模型实现高效建模
为实现电大尺寸目标快速精确建模，本文提出物理 - 数据混合驱动的PdEgatSCL方法，学习CFIE做端到端预测。用EGAT架构，编码格林函数等特征。测试显示它精度高、速度快、省内存，可加速电磁建模与逆向设计。
把20多种工具塞进一个搜索框！亲测「Agentic Search」后，我关掉了几十个浏览器标签页
秘塔AI推出Agentic Search，是“边想边搜，边搜边做”新搜索方式，能自主完成多步工具调用。作者测试其为AI笔记应用策划预热活动等场景，还测市场分析、编程学习、新媒体运营场景，虽有不足但未来可期。
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。
横扫海外的阿里大模型，有自己的APP了，叫“千问”
11月17日，阿里巴巴上线“千问App”，将Qwen系列模型装进面向C端用户的独立App。它设计极简，功能强大，免费使用。主模型为Qwen3，问答结构化，多模态交互方便，还有翻译等特色功能，背后是强大的Qwen模型生态。
为何底层数据湖决定了 AI Agent 的上限？
随着 AI 落地企业进程加快，数据类型更丰富，传统企业级数据架构面临瓶颈。火山引擎构建多模态数据湖，以 Lance 为湖格式，从多维度选型技术，解决存储等问题，在多行业有应用潜力。
炸裂提速30倍！Meta提出REFRAF，无需改动模型，让RAG告别冗余与等待
近年来，RAG任务在提升模型回答质量的同时带来性能代价，Meta等团队合作提出REFRAG框架。它将无关段落压缩，引入强化学习选关键段落，实现高达30.85倍的TTFT加速，且无需改模型结构，实用性强。
快手在 AI 上，渐入佳境
文章介绍快手多模态大模型 Keye-VL 1.5，参数 8B 适合中小企业。它侧重短视频场景，视频理解能力强，能与业务结合，提升推荐等场景效率。还详述其架构、预训练、后训练及训练架构优化等技术细节。
Meta发布40页报告，具身智能的下一步是「心智世界模型」：能听，能看，能理解，会共情
Meta发布40页报告，首次将对人心智状态的推断概念化为心智世界模型，与物理世界模型实现“双轨建模”。还指出要结合系统A和B让AI自主学习，心智世界模型在多智能体协作潜力大。
M系列芯片一号人物准备离开，苹果高管流失正在失控
近期苹果高管变动不断，12月1日负责机器学习与AI战略的高级副总裁宣布退休，4日设计总监离职。此外，‘苹果芯片’之父也考虑离开，还有多位高管有离任计划。苹果发展策略保守，留不住人才，库克时代或近尾声。
10万字Claude系统提示词泄露！我用DeeSeek 将它翻译成了中文版
Claude完整系统提示在GitHub泄露，虽真假未确认，但值得分享供参考。作者用DeepSeek将其翻译成中文版，该提示涵盖模型行为、工具使用等多方面，设计精妙全面，是AI交互设计“百科全书”，对提示词工程师极具学习价值。