「双视觉编码器架构」共找到 2412 篇相关文章
L4大方向有了：理想自动驾驶团队，在全球AI顶会上揭幕新范式
在全球计算机视觉学术顶会 ICCV 2025 上，理想汽车自动驾驶高级算法专家詹锟发表演讲，阐述了‘从数据到训练’的系统化思路，提出将世界模型与强化学习闭环落地于量产自动驾驶系统的完整架构。
MoE不够看了，腾讯推出MoT：2B具身模型22项评测16项最佳
腾讯混元团队联合Robotics X实验室推出HY - Embodied - 0.5系列基础模型，含MoT - 2B和MoE - 32B两款主力模型。在22项评测中，MoT - 2B获16项最佳，其架构、数据和训练有创新，能应用于机器人控制。
GPT-5.4 mini+nano突袭，1/3价格养满血「龙虾」！OpenAI彻底杀疯
OpenAI发布GPT - 5.4 mini和nano，继承GPT - 5.4优势，速度快、成本低。在编码、推理、工具调用等方面表现出色，可作为「龙虾」主力模型。还提出分层调度架构，且全线上线，免费用户也能用，但mini长上下文处理有短板。
这个新生图模型有点夯：4K直出的，国产的，开源的！
商汤新开源的生图模型SenseNova U1.5-Lite-Preview亮点十足，它是国产、4K直出、轻量且可指哪儿改哪儿的原生统一多模态模型。能应对复杂创作和编辑任务，技术源于NEO-Unify架构，评测成绩佳，不过还是早期预览版。
中科大 × 华为联合突破！SparseRM：1% 参数实现 LLM 偏好建模高效革新
中科大与华为联合提出SparseRM轻量级偏好建模方案，基于稀疏自编码器构建低参可解释奖励模型。实验显示它用不到1%可训练参数，在多任务中性能优，还能融入下游对齐流程，为LLM高效对齐提供新可能。
百度0.9B参数模型登顶全球第一，聊聊PaddleOCR-VL背后的技术细节
百度PaddleOCR-VL模型仅0.9B参数，在OmniDocBench V1.5榜单获92.6分全球第一，在多能力维度达业界最佳，能处理109种语言。其采用两阶段架构，结合优质训练数据，实现高性能与低内存、快速度的平衡。
智谱AutoGLM上线：给每个手机都装上通用Agent，AI从"对话"走向"操作"的里程碑
智谱AI上线AutoGLM，这是全球首个手机通用Agent，能让AI操作手机完成复杂任务。其技术架构强大，在多方面表现优异，与其他AI助手相比优势明显，还推出情感语音模型GLM - 4 - Voice，正推动大模型落地AI手机。
AI 狂潮中，电子业破局：国产先进封装加速突围
AI应用渗透使算力需求结构重塑，传统芯片技术升级遇阻，先进封装技术成关键。文中介绍DeepSeek架构突破、DeepSeek - R1算法革新，分析其对算力需求的影响，指出高性能算力芯需求仍高，先进封装能释放芯片性能，国产有望突破。
DiT在数学和形式上是错的？谢赛宁回应：不要在脑子里做科学
X上有博主称DiT存在架构缺陷，其FID过早稳定，可能无法继续从数据中学习。还批判了DiT的设计，如使用后层归一化和adaLN - zero。DiT作者谢赛宁回应，强调做研究要基于实验，也指出DiT现存一些问题。
从预测到干预，Aether AI为什么押注因果世界模型？
Aether AI 定义技术路线为「因果世界模型」，关注模型识别影响结果的变量、理解因果结构、模拟干预后果。它从预测未来的局限切入，介绍了因果能力的三类核心问题及研究成果，还用四层架构实现能力落地。创始人黄碧薇看好当下时机，从 Physical AI 切入创业。