「多模态生成与理解统一」共找到 3420 篇相关文章
SIGCOMM 2026 | 从「人眼看视频」到「AI理解视频」:北大提出面向AI的实时通信框架Artic
AI 正从「文字聊天」走向「边看边聊」,传统实时视频通信难以满足需求。北大团队提出 Artic 框架,重构码率自适应等,实验显示其能显著提升准确率、降低延迟。
3.8K Star!港大开源 AI 量化神器:一句话生成量化策略,普通人也能玩懂!
港大开源的Vibe - Trading在投资圈火了,它是AI驱动的多智能体金融工作台,能将自然语言请求转化为交易策略等。有多智能体协作架构,内置64个金融技能、29个智能体团队预设,提供4种安装使用方式。
ICLR 2026|原生多模态推理新范式ThinkMorph ,让文字与图像在统一架构中共同演化
NUS、ZJU 等联合提出「ThinkMorph」,主张文字与图像在统一架构「原生协作」。仅用 2.4 万条数据微调 7B 统一模型,视觉推理平均提升 34.74%,多项任务比肩或超 GPT - 4o 和 Gemini 2.5 Flash,还涌现新能力。
用2D先验自动生成3D标注,自动驾驶、具身智能有福了丨IDEA团队开源
IDEA团队张磊团队提出OVSeg3R开集3D实例分割学习新范式。它无需人工后处理和3D掩码标注,降低训练成本,有望让3D实例分割商业落地,可用于自动驾驶、智能家居等领域。
多模态推理新范式:上海AI Lab新作证明“画”出答案比“说”出答案更靠谱
上海人工智能实验室等联合提出DiffThinker模型,利用扩散模型构建全新视觉推理范式。它在视觉中心任务上表现优异,准确率碾压GPT - 5等模型,还能与MLLM协同推理实现1 + 1 > 2的效果。
别问树模型了!死磕结构化数据,清华团队把大模型表格理解推到极限
AI 时代处理结构化数据成痛点,LLM 大模型难以满足生产要求。清华大学与稳准智能联合发布的 LimiX 系列模型,做到真正通用,在跑分和实际落地表现出色,其轻量级版本 LimiX - 2M 适合边缘设备和科研场景。
Nature重磅:AI和人脑的根本区别找到了,我们对“聪明”的理解可能全错了
2025年《自然·机器智能》研究指出AI和人类在‘泛化能力’上本质不同。人类泛化靠抽象,学习高效;AI泛化靠统计,学习笨重。未来AI与人应互补协作,而非谁取代谁。
创新中心 | AI短剧剧本创作课程回顾:以 AI 为翼,解锁短剧创作工业化生成之路
9月12日,智创山海创始人洪浩洋在OurTimesHere主讲《AI短剧剧本创作实战与避坑》课程,从短剧核心属性、爆款创作要点、工具应用到行业趋势,给出AI短剧创作方案,还演示自研平台“甜椒SweetPepper”。
揭秘夸克首个高考志愿大模型!蒸馏数百名人类专家经验、Agent 可完整生成志愿报告
6月12日,夸克发布国内首个高考志愿大模型,上线‘高考深度搜索’等三大核心功能。其‘志愿报告’以Agent运行,能输出完整报告;模型经多阶段训练,搭载最大高考知识库,为考生提供精准志愿填报服务。
4.5K Star 超极简!挖到一款更轻量的“纳米级 OpenClaw”,8 分钟直接理解源码!
作者挖到更极简的OpenClaw复刻项目NanoClaw,开源3天获4.5K Star。它基于Claude Agent SDK构建,抛弃臃肿设计,拥抱“定制即代码”理念。功能特性丰富,安全模型升级,核心仓库极简能力可无限扩展。