「多模态DiT架构」共找到 2595 篇相关文章
邱锡鹏团队新作：让机器人学会「察言观色」
复旦大学邱锡鹏团队等发布全新操作框架 RoboOmni，突破传统 VLA 依赖显式指令局限。它融合多模态信号，构建数据集，在成功率等方面超基线，以跨模态指令让机器人主动推断意图，开启具身智能‘共情时代’。
最窒息的Bug：Agent循环搜索原地打转？SGR Agent用「双阶段认知」破局
Hybrid Schema - Guided Reasoning（SGR）是革命性AI研究智能体框架，用「两阶段推理 - 执行架构」和「持久化上下文记忆系统」，解决AI助手复杂研究任务的三大痛点，模拟人类研究过程，适用于多场景。
独家丨盛大挖角代季峰，筹建新 AGI 公司对标 DeepSeek
AI 科技评论独家消息，盛大网络挖角清华副教授代季峰筹备新 AGI 公司，对标 DeepSeek，正招募核心团队。代季峰学术成果颇丰，项目或融合脑科学与 AI 架构，“旧互联网 + 学术”组合有挑战也值得期待。
AI游戏生成迎来「机制觉醒」：可自我进化的玩法设计师
文章指出当前大模型生成游戏存在玩法创新不足、评分虚高等问题。CreativeGame技术关注此问题，通过先写设计文档、激发创意、设计记忆架构等方式，让AI围绕机制持续迭代，探索可解释、可追踪、可迭代的创作范式。
DeepSeek刚解决了AI视觉最后一块拼图：极低成本+精准视觉定位，AI接管电脑已无死角
DeepSeek放出新论文《Thinking with Visual Primitives》，解决多模态大模型中长期被忽视的“说不清位置”问题。提出将空间标记作为“最小思维单元”插入推理链条的方案，在多个任务上达前沿水平，但也存在精度、触发机制和泛化能力等局限。
Anthropic 研究员：强化学习将推动 Transformer 实现 AGI
在 AI Agenda Live 纽约活动上，Anthropic 强化学习团队技术负责人 Sholto Douglas 称，无需新架构突破，强化学习能让 Transformer 达人类专家级别表现，接近 AGI。但定义「好表现」是难题，Anthropic 或投 10 亿美元提升模型企业应用表现。
LeCun预言成真！790年长视频，炼出最强开源「世界模型」
2025年‘世界模型’成AI巨头战场，谷歌、李飞飞团队等纷纷布局。上周北京智源研究院发布Emu3.5，340亿参数，基于790年长视频数据训练，其架构优越，推理快，能力强，还公开技术报告邀全球探索。
GPU为什么能取代CPU，成为计算领域无可争议的核心？
文章介绍GPU取代CPU成计算领域核心的原因。对比二者架构差异，指出人工智能、大数据和HPC等领域需并行处理，GPU正擅长此。软件支持也推动其普及，未来还会在更多领域发挥作用。
Alibaba力作:Ovis-U1 融合理解、生成与编辑，解锁无限可能
OpenAI 2025 年推出的 GPT - 4o 结合图像与语言能力，但引发视觉解码器设计及统一模型训练问题。Alibaba 力作 Ovis - U1 单一模型能完成理解、生成与编辑任务，介绍了其架构、训练过程和应用。
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本文聚焦vllm v1中管控模型分布式推理的核心Executor部分，介绍其4种类型及适用场景，以mp类型为例阐述Executor - Workers架构，还说明了大小数据在两者间的传输机制及原理。