「多模态混合检索」共找到 1344 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。
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。
在向量数据库公司工作两年后,我学到的37个检索真相
Leonie在向量数据库公司工作两年后,分享37条信息检索经验,涵盖从BM25到RAG等多方面,涉及向量数据库、嵌入模型和向量搜索细节,勾勒技术演进图景,强调选合适工具找信息。
Moonshot AI发布Kimi Linear技术报告,采用混合线形注意力架构
Moonshot AI在Hugging Face发布Kimi Linear技术报告,该48B参数模型采用混合线性注意力架构,称超越传统全注意力机制。官方数据体现其优势,模型已开源,社区反应不一,MiniMax则回归全注意力架构。
多模态幻觉的病因「高熵节点」找到了!全基准幻觉率下降
多模态大推理模型的幻觉常出现在生成转折词时,此时模型处于高熵关键节点,易脱离图像证据。研究者提出LEAD,高熵时保留候选推理方向,注入视觉锚点拉回证据,实验显示它能跨领域提升模型性能。
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。
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。
多模态卷王阶跃星辰Step 3登场,推理效率可达DeepSeek-R1 300%
新一代多模态推理基模Step 3登场,它采用原创MFA架构,具“多开好省”亮点,推理效率高、性价比优。7月31日将开源,能适配各芯片,还发起“模芯生态创新联盟”推动应用落地。