「多模态评估」共找到 1561 篇相关文章
从平面几何出发:形式化验证如何驱动MLLM的推理能力跃迁
多模态大语言模型在复杂数学与几何推理中有缺陷,现有训练方式让模型难有鲁棒推理能力。上海交大等团队提出“以形式化增强非形式化推理”方案,构建完整闭环,提升模型推理及泛化能力。
4 个月 3000 万美金 ARR,做 AI 评测榜单的 LMArena 为何值 17 亿美金
AI评测产品LMArena半年前种子轮获1亿美金,现完成超1.5亿美金A轮融资,估值达17亿美金。其核心产品Chatbot Arena可对比AI模型回答并构建榜单,公布的数据或解答了其估值高的疑问。
DeepSeek-OCR是「长文本理解」未来方向吗?中科院新基准给出答案
DeepSeek-OCR的视觉文本压缩技术降低长文本处理成本,中科院自动化所等团队推出VTCBench基准测试评估模型视觉认知,含三大任务及衍生版本,测试结果有‘U型曲线’,还评测多种尖端模型。
陈天桥旗下盛大AI东京研究院于SIGGRAPH Asia正式亮相,揭晓数字人和世界模型成果
在SIGGRAPH Asia 2025期间,盛大AI东京研究院首次公开亮相。当前数字人交互缺乏“灵魂”,存在长期记忆与人格一致性、多模态情感表达缺失和缺乏自主进化能力等问题。为此,研究院推出Mio框架解决挑战。
Nano Banana Pro上线!集成Gemini 3与Veo 3,谷歌不给竞争对手喘息机会
谷歌推出最强文生图模型Nano Banana Pro,又名Gemini 3 Pro Image,整合Gemini 3 Pro多模态理解能力与谷歌搜索知识库。它提升文字渲染等能力,支持多种分辨率和格式,还集成视频生成模型,覆盖多类用户。
让机器人在“想象”中学习世界的模型来了!PI联创课题组&清华陈建宇团队联合出品
斯坦福Chelsea Finn课题组与清华陈建宇团队联合提出可控生成世界模型Ctrl - World,可让机器人在“想象空间”预演任务。该模型使用零真机数据,提升下游任务指令跟随成功率。其相关论文已发布于arXiv平台。
用「传心术」替代「对话」,清华大学联合无问芯穹、港中文等机构提出Cache-to-Cache模型通信新范式
随着大语言模型发展,多智能体系统中现有T2T交流方式有信息丢失、语义模糊、延迟大问题。清华等团队提出C2C信息传递方式,以KV - Cache为媒介,提升了正确率和速度,还介绍了实现路径、优势及应用前景。
腾讯开源混元世界模型1.1,视频秒变3D世界,单卡推理仅需1秒
腾讯发布并开源混元世界模型1.1,是统一的端到端3D重建基座大模型。它支持从多视图或视频一键生成3D世界,单卡秒级推理完成高精度重建,性能达SOTA,还具多特性,打破技术壁垒。
LLaVA-OneVision-1.5全流程开源,8B模型预训练只需4天、1.6万美元
灵感实验室团队联合 LMMs - Lab 推出 LLaVA - OneVision - 1.5,全流程开源。其 8B 模型预训练 4 天、成本 1.6 万美元,在多模态基准上性能优,还公开数据构建与训练策略等细节,复现简单。
国产游戏理解模型刷新SOTA,对话逗逗AI CEO:开源模型+行业数据是突破关键
2025年末国产开源模型影响力凸显,东京电玩展上逗逗AI的游戏理解模型LynkSoul VLM v1超顶尖闭源模型。其CEO刘斌新表示,开源模型结合行业数据是突破关键,还探讨了产品技术、交互及发展趋势等。