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全面评估多模态模型视频OCR能力,Gemini 准确率仅73.7%
MME - VideoOCR团队评估多模态大模型(MLLM)视频OCR能力。构建精细任务体系和高质量数据集,评测18个主流MLLM。即便如Gemini - 2.5 Pro,准确率仅73.7%,暴露出MLLM在视频OCR领域能力局限。
Lovart:设计界的Cursor,NanoBanana Pro遇上真正的Design Agent
Google的Nano Banana Pro能力亮眼,但作为设计工具商用不足。Lovart像设计界的Cursor,提供专业化设计工作流,是可用的Design Agent。文中通过案例展示其编辑能力,还介绍了PPT生成等功能及圣诞活动。
刚刚,智谱开源了他们的最强多模态模型,GLM-4.5v。
智谱接连开源GLM - 4.5和GLM - 4.5V,后者为多模态模型,总参数106B,在42个评测基准中41个达到SOTA。经测试,它视觉推理强、速度快,还有视频理解等功能,API定价良心,体现持续开放精神。
RAG终极框架!港大开源RAG-Anything:统一多模态知识图谱
香港大学黄超教授团队发布开源项目RAG - Anything,构建统一多模态知识图谱架构,解决传统RAG技术局限。它能处理多类型异构内容,提供端到端方案,有多种优势及应用模式,还给出部署指南和未来展望。
一站式智能分析引擎,快速构建企业级数据分析 Agent
在数据驱动的商业环境中,传统数据分析流程有诸多局限。本文介绍基于阿里云实时数仓 Hologres 和阿里云百炼的联合方案,结合 Function AI 平台,可构建企业级数据分析 Agent,实现端到端加速。
一行代码,Claude成本直降85%!最强Opus做大脑,Sonnet疯狂搬砖
Anthropic深夜发布Claude「顾问策略」,让Opus 4.6当「顾问」,Sonnet/Haiku当「执行者」,实测性能翻倍、成本降85%。还带来Monitor工具更新,加上此前的Managed Agents等,构建完整Agent平台。
商汤科技与南洋理工大开源空间智能多模态SOTA模型
商汤科技与南洋理工大学构建800万量级三维空间数据集,训练出开源SOTA多模态基础模型SenseNova - SI系列。该系列模型在多个权威测试中表现出色,部分超越GPT - 5,还展现出泛化等能力,且能赋能具身智能。
用多模态LLM超越YOLOv3!强化学习突破多模态感知极限|开源
华中科技大学、北京邮电大学等多所高校研究团队共同推出纯多模态开源LLM——Perception-R1,该模型用强化学习优化视觉感知,目前论文和代码均已开源,其在视觉任务上表现出色,为后续研究提供强大baseline。
Discrete Tokenization:多模态大模型的关键基石,首个系统化综述发布
近年来,人们关注将LLM能力扩展至非文本模态,Discrete Tokenization成关键方案。但现有研究缺系统总结,香港科技大学等团队发布首个相关系统化综述,梳理技术脉络、方法及挑战,给出未来研究方向。
Agent下半场!比Prompt更重要的是「上下文工程」,Anthropic首次系统阐述
Anthropic发文章阐述上下文工程,指出构建语言模型重点正从提示工程转向上下文工程,探讨了其与提示工程区别、重要性,给出实践指导原则、新趋势及应对长时程任务策略。