「多模态幻觉」共找到 1138 篇相关文章
终于开源升级OmniGen2，统一多模态图像生成模型，真的惊艳。
OmniGen2是强大的开源统一多模态图像生成模型，针对文本和图像模态构建独立解码路径，运用未共享参数。新架构提升处理效率和质量，在图像编辑等任务表现出色，还有多技术特点。
多模态大语言模型的核心技术架构与训练方法的进化
文章深入剖析多模态大语言模型核心技术架构与训练方法的进化，涵盖建模范式、视觉编码器、语言骨干网络、模态对齐、生成范式及训练方法等方面，介绍其演进路径与代表模型，还提及国内模型创新及开源模型OpenVLA。
解决算力瓶颈，给多模态瘦身！Token压缩完整图谱与选型指南
给多模态大模型瘦身是解决算力瓶颈的关键。Token压缩技术可剔除视觉冗余，提升训练与推理效率。北大等团队剖析其全貌，给出完整图谱与选型指南，还揭示了未来演进路径。
腾讯Hy3正式版亮相，幻觉率更低，Agent能力更强
7月6日腾讯Hy3正式版上线并开源，总参数量295B。它幻觉率从12.5%降至5.4%，Agent能力大幅提升，在生产力场景表现出色，基准测试结果良好，价格有优势，腾讯内部9条线已接入。
OCR-Reasoning：揭秘多模态大模型在复杂图文推理中的真实能力
主流OCR评测基准聚焦信息抽取任务，而图文推理任务缺乏系统性评估标准。OCR - Reasoning可系统性评估多模态大模型深度推理能力，还给出多种推理示例，并展示了测评Qwen2.5 - VL - 7B模型的代码。
OCR-Reasoning：揭秘多模态大模型在复杂图文推理中的真实能力
主流OCR评测基准聚焦信息抽取，复杂图文推理任务中多模态大模型深度推理能力缺乏评估标准。OCR - Reasoning可系统性评估，还列举多种推理示例，并测评了Qwen2.5 - VL - 7B模型。
OpenAI员工爆料：已抢先体验GPT-5！7月上线，疑似完全多模态
新智元报道，X上神秘爆料与网友灰度测试经历让GPT - 5讨论再升温。奥特曼称今年夏天可能推出，迈向完全多模态。此外，还提及OpenAI核心团队动态、出走高管新动作及AI发展风险与监管建议。
刚刚，ChatGPT免费模型升级了：幻觉砍半/记忆更强/回答更简洁
ChatGPT默认模型升级为GPT - 5.5 Instant，免费用户可用。它幻觉减少52.5%，新增“记忆来源”，答案更简洁，语气更温暖自然。从5月5日起向所有用户滚动上线，替代GPT - 5.3 Instant。
字节Seed开源长线记忆多模态Agent，像人一样能听会看
字节Seed发布全新多模态智能体框架M3 - Agent，能听会看、有长期记忆且免费开源。团队还开发新长视频问答基准M3 - Bench并开源。实验显示，M3 - Agent在多基准测试中显著优于基线模型。
打破视觉Token的算力诅咒，RedundancyLens如何为多模态大模型推理减负
多模态大模型的 Decoder - only 架构处理视觉 Token 有计算冗余。合合信息团队提出无需额外训练的动态计算削减方法，在不影响性能前提下降低推理成本，适用于多场景。